Considerações de dados para Gráfico de superfície

Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao realizar a análise e interpretar os resultados.

Primeiramente, faça uma análise que ajuste e armazene um modelo

O gráfico de superfície usa o modelo armazenado mais recente que você ajusta para uma resposta.Se você não realizar uma análise que armazena automaticamente um modelo, não terá um modelo para usar. Para obter mais informações, acesse Visão geral do modelo armazenado.

O modelo deve conter, pelo menos, duas variáveis contínuas

Se o modelo armazenado não contiver, pelo menos, duas variáveis contínuas, este gráfico não está disponível. Se você ajustar seu modelo usando Ajustar modelo linear generalizado, então, somente é possível incluir covariáveis neste gráfico. No entanto, se você ajustar seu modelo usando Análise de experimento fatorial ou Análise de variabilidade, então, você pode representar graficamente os fatores contínuos, mas não as covariáveis.

Observação

Um experimento de mistura deve ter pelo menos três variáveis de componentes ou, pelo menos, duas variáveis de processo numéricas para criar um gráfico.

Certifique-se que o modelo atende aos pressupostos da análise

Se o modelo armazenado não atender as suposições da análise original, o gráfico de superfície pode ser inexato. Para obter mais informações, clique na análise original abaixo e depois vá para o tópico "Considerações de dados" e "Resultados principais".

• Análise de experimento fatorial
• Análise da resposta binária para experimentos fatoriais
• Análise de experimento de filtragem definitivo
• Análise de resposta binária para filtragem de experimentos definitiva
• Análise de variabilidade
• Análise de experimento de superfície de resposta
• Análise de resposta binária para experimentos de superfície de resposta
• Ajustar modelo linear generalizado
• Ajuste do modelo de regressão
• Ajustar modelo logístico binário
• Ajustar modelo de Poisson
• Análise de experimento de mistura

As definições das variáveis devem ser semelhantes aos dados usados para ajustar o modelo

Se você usar definições de variáveis que não estão dentro do intervalo dos dados utilizados para ajustar o modelo, os valores ajustados podem estar equivocados. Além disso, você deve usar combinações de definições de variáveis que sejam semelhantes às combinações usadas para ajustar o modelo. Se você identificar os pontos de interesse, pode usar Predição para determinar se esses pontos são incomuns em comparação com os dados usados para ajustar o modelo. Predição também inclui intervalos de predição na saída, que podem ser usados para determinar a precisão das previsões.

Observação

Para gerar previsões para um experimento de mistura, escolha Estat > DOE (Planejamento de Experimento) > Mistura > Análise de experimento de mistura > Predição.