Insira seus dados para Otimizador de resposta

Conclua as etapas a seguir para especificar as respostas a serem incluídas na otimização da resposta.

Esta caixa de diálogo varia de acordo com o tipo de modelo que você usou para ajustar os dados.

Todos os tipos de modelo, exceto experimento de mistura

Observação

Apenas as variáveis de resposta com modelos atualizados do mesmo tipo de análise estão na lista. Se você não vir uma resposta que deseja, reajuste o modelo. Para obter mais informações, acesse Visão geral do modelo armazenado.

  1. Para realizar esta análise no Minitab, vá para o menu que você usa para ajustar o modelo, em seguida, escolha Otimizador de resposta. Por exemplo, se você ajustar um modelo de Poisson, escolha Estat > Regressão > Regressão de Poisson > Otimizador de resposta.
  2. Na tabela, em Meta, selecione uma das opções a seguir para cada resposta.
    • Não otimizar: não inclua a resposta no processo de otimização.
    • Minimizar: é preferível utilizar valores de resposta mais baixos.
    • Alvo: a resposta é ótima quando os valores atendem a um valor-alvo específico.
    • Maximizar: Os valores mais altos da resposta são os preferíveis.
    Para obter mais informações, acesse Qual o objetivo da otimização de resposta devo usar?.
  3. In Alvo, para cada resposta que tem um objetivo de alvo, insira um valor de alvo. Com uma resposta binária, o valor-alvo deve estar entre 0 e 1.

Experimentos de mistura

  1. Para executar a otimização de resposta para um experimento de mistura, escolha Estat > DOE (Planejamento de Experimento) > Mistura > Otimizador de resposta.
  2. Mova as variáveis que você deseja incluir na otimização de resposta da lista do Disponível para a lista do Selecionada.
  3. Em Modelo Ajustado em, escolha se deseja reajustar o modelo em Proporções ou Pseudocomponentes. Para obter mais informação, acesse Escalas de quantidade, proporções e pseudo-componentes para representar dados em um experimento de mistura e O que é um pseudocomponente?.
  4. Você deve clicar em Configuração e especificar o objetivo, os limites, o peso e a importância de cada variável de resposta antes de realizar a análise.