Um engenheiro de qualidade está preocupado com dois tipos de defeitos nas peças de resina moldadas: descoloração e agrupamento. A contaminação nas mangueiras e as abrasões nas pastilhas de resina podem causar listras descoloridas no produto final. O agrupamento pode ocorrer quando o processo é realizado em temperaturas mais altas e em velocidades maiores de transferência. O engenheiro identifica três variáveis preditoras possíveis para as respostas (defeitos). O engenheiro registra o número de cada tipo de defeito por hora em longas sessões, ao mesmo tempo em que varia os níveis das preditoras.
O engenheiro quer estudar como várias preditoras afetam os efeitos de descoloração em peças de resina. Como a variável resposta descreve o número de vezes que um evento ocorre, em um espaço de observação finito, o engenheiro ajusta um modelo de Poisson.
- Insira os dados das amostras, DefeitosDeResina.MTW.
- Escolha .
- Em Resposta, insira “Defeitos de Descoloração”.
- Em Preditores contínuos, insira “Horas Desde a Limpeza” Temperatura.
- Em Preditores categóricos, insira “Tamanho do Parafuso”.
- Clique em Gráficos.
- Em Resíduos para gráficos, selecione Padronizado.
- Em Gráficos de resíduos, selecione Quatro em um.
- Clique em OK em cada caixa de diálogo.
Interprete os resultados
O gráfico dos resíduos de deviance padronizados versus os valores ajustados mostram uma curva distinta. No gráfico dos resíduos versus ordem, os resíduos no meio tendem a ser maiores do que os resíduos no início e no fim do conjunto de dados. Para esses dados, ambos os padrões são devidos a um termo de interação faltante entre o tamanho do parafuso e a temperatura. O padrão é visível nos gráficos de resíduos versus de ordem porque o engenheiro não coletou os dados em ordem aleatória. O engenheiro reajusta o modelo com a interação entre temperatura e tamanho do parafuso para modelar os defeitos com maior exatidão.
Análise de Regressão Poisson: Defeitos de versus Horas Desde ; Temperatura; ...
- Pressione Ctrl+E, ou clique no botão Edição da Última Caixa de Diálogo
na barra de ferramentas Padrão. - Clique em Modelo.
- Em Preditores, selecione Temperatura e “Tamanho do Parafuso”.
- Ao lado de Interações até a ordem, selecione 2 e clique em Adicionar.
- Clique em OK em cada caixa de diálogo.
Para o modelo com a interação, o AIC é aproximadamente 236, que é menor do que o modelo sem a interação. O critério AIC indica que o modelo com a interação é melhor do que o modelo sem a interação. A curvatura nos gráficos de resíduos versus de ajuste desapareceu. O engenheiro percebe que alguns coeficientes possuem valores VIF que são > 5. Neste caso, uma análise com preditores contínuos padronizados para reduzir o efeito da collinearidade dá as mesmas conclusões sobre a significância estatística dos termos no modelo. (Para obter mais informações, acesse Multicolinearidade em regressão.) O engenheiro decide interpretar este modelo em vez de o modelo sem a interação.
Análise de Regressão Poisson: Defeitos de versus Horas Desde ; Temperatura; ...
