Um produtor de vinho quer saber como a composição química do seu vinho está relacionada às avaliações sensoriais. Ele tem 37 amostras de Pinot Noir, cada uma descrita por 17 concentrações de elementos (Cd, Mo, Mn, Ni, Cu, Al, Ba, Cr, Sr, Pb, B, Mg, Si, Na, Ca, P, K) e uma pontuação sobre o aroma do vinho de um painel de juízes. Ele quer prever a pontuação do aroma com base nos 17 elementos. Os dados são de: I.E. Frank e B.R. Kowalski (1984). "Prediction of Wine Quality and Geographic Origin from Chemical Measurements by Partial Least-Squares Regression Modeling," Analytica Chimica Acta, 162, 241 − 251.
O produtor quer incluir todas as concentrações e todas as interações bidirecionais que incluem o cádmio (Cd) no modelo. Como a proporção de amostras para preditores é baixa, o produtor decide usar a regressão de mínimos quadrados parciais.
- Abra os dados das amostras AromaDeVinho.MTW.
- Selecione .
- Em Respostas, insira Aroma.
- Em Modelo, insira Cd-KCd*MoCd*MnCd*NiCd*CuCd*AlCd*BaCd*CrCd*SrCd*PbCd*BCd*MgCd*SiCd*NaCd*CaCd*PCd*K.
- Clique em Opções.
- Em Validação Cruzada, selecione Excluir um. Clique em OK.
- Clique em Gráficos. Selecione Gráfico de seleção de modelo. Desmarque Gráfico de resposta e Gráfico de coeficiente.
- Clique em OK em cada caixa de diálogo.
Interpretar os resultados
O gráfico Seleção do modelo identifica o modelo com 4 componentes como o modelo ótimo porque o modelo de 4 componentes tem o mais alto valor R2 predito. Os valores R2 preditos no gráfico são calculados com validação cruzada. A seleção do modelo e a tabela de validação mostra que o valor R2 predito para o modelo ótimo é e aproximadamente 0,56. O Minitab usa o modelo ótimo para a análise dos cálculos da variância. O modelo ótimo é estatisticamente significativo no nível 0,05 de significância porque o valor-p é de aproximadamente 0,000.
Método
| Validação Cruzada | Excluir um |
|---|---|
| Componentes para avaliar | Conjunto |
| Número de componentes avaliados | 10 |
| Número de componentes selecionados | 4 |
Análise de Variância para Aroma
| Fonte | GL | SQ | QM | F | P |
|---|---|---|---|---|---|
| Regressão | 4 | 34,5514 | 8,63784 | 41,55 | 0,000 |
| Erro de Resíduos | 32 | 6,6519 | 0,20787 | ||
| Total | 36 | 41,2032 |
Seleção de Modelo e Validação para Aroma
| Componentes | Variância X | Erro | R-quad. | PRESQ | R2 (pred) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0,158849 | 14,9389 | 0,637435 | 23,3439 | 0,433444 |
| 2 | 0,442267 | 12,2966 | 0,701564 | 21,0936 | 0,488060 |
| 3 | 0,522977 | 7,9761 | 0,806420 | 19,6136 | 0,523978 |
| 4 | 0,594546 | 6,6519 | 0,838559 | 18,1683 | 0,559056 |
| 5 | 5,8530 | 0,857948 | 19,2675 | 0,532379 | |
| 6 | 5,0123 | 0,878352 | 22,3739 | 0,456988 | |
| 7 | 4,3109 | 0,895374 | 24,0041 | 0,417421 | |
| 8 | 4,0866 | 0,900818 | 24,7736 | 0,398747 | |
| 9 | 3,5886 | 0,912904 | 24,9090 | 0,395460 | |
| 10 | 3,2750 | 0,920516 | 24,8293 | 0,397395 |
