选择要针对分析因子设计显示的图形

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请指定图形的选项。

效应图

Minitab 提供下列三个图形以帮助您确定将影响响应的项:Pareto 图、正态图、半正态图。通过这些图形,可以比较效应的相对大小并评估其统计显著性。

统计显著性阈值取决于显著性水平(用 α 或 alpha 表示)。除非您使用逐步选择法,否则显著性水平为“1 - 用于分析的置信水平”。有关如何更改置信水平的详细信息,请转到为分析因子设计指定选项。如果您使用向后选择或逐步选择法,则显著性水平为:Minitab 从模型中删除一个称为删除用 Alpha 的项。如果使用向前选择,则显著性水平为:Minitab 向模型添加一个称为入选用 Alpha 的项。有关逐步方法选项的更多信息,请转到为分析因子设计执行逐步回归
注意

  • 对于 2 水平设计,如果模型中的项数等于游程数,则无法计算标准化效应。Minitab 显示未标准化效应并使用 Lenth 方法为统计显著性绘制参考线。有关 Lenth 方法的更多信息,请转到分析因子设计中效应图的方法和公式并单击“Lenth 伪标准差 (PSE)”。
  • 对于一般全因子设计,如果模型中的项数等于游程数,则无法计算标准化效应。在这种情况下,Minitab 不会生成 Pareto 图。

Pareto
选中可确定效应的量值和重要性。该图显示效应的绝对值并在图上绘制一条参考线。任何延伸超出此参考线的效应都具有统计显著性。
正态
选中可比较 2 水平因子设计中的主效应和交互作用效应的量值与统计显著性。拟合线指明了在效应为零时预计点所在的位置。显著效应带有一个标记,且位于图形左侧或右侧。
正态概率图在图左侧显示负效应,在图右侧显示正效应。
半正态
选中可比较 2 水平因子设计中的主效应和交互作用效应的量值与统计显著性。拟合线指明了在效应为零时预计点所在的位置。显著效应带有一个标记,且位于图形右侧。
半正态图显示所有效应(正和负)的绝对值。会将所有显著效应显示在右侧以强调其相对量值,而不是将负值效应和正值效应分别显示在左侧和右侧。

对于 2 水平因子设计和 Plackett-Burman 设计,可选择仅显示模型项以只显示模型中的项,或选择显示所有项以显示图形中的所有项。

对于裂区设计,可以选择:
  • 仅显示所有项和子区效应
  • 显示所有项、子区和整区效应
  • 仅显示模型项和子区效应
  • 仅显示模型项、子区和整区效应

残差

图中的残差
指定要在残差图上显示的残差类型。有关更多信息,请转到Minitab 中包含哪些类型的残差?
  • 正规:绘制常规的原始残差。
  • 标准化:绘制标准化残差。
  • 删后的:绘制 t 化删后残差图。
残差图
使用残差图可检查模型是否符合分析的假设条件。有关更多信息,请转到 Minitab 中的残差图
  • 单独示图:选择要显示的残差图。
    直方图
    显示残差的直方图。
    正态图
    显示残差的正态概率图。
    残差与拟合值
    显示残差与拟合值。
    残差与顺序
    显示残差与数据顺序。每个数据点的行号均显示在 x 轴上。
  • 四合一:在一张图形中显示所有四个残差图。
残差与变量
输入一个或多个要绘制的变量和残差。您可以绘制以下类型的变量:
  • 当前模型中已存在的变量,可用于查找残差中的弯曲。
  • 当前模型中不存在的重要变量,可用于确定是否与响应相关。
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