分析混料设计输入数据

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请完成以下步骤来指定要分析的数据列以及希望如何拟合模型。

  1. 响应中,输入要通过因子进行解释或预测的数值数据列。如果输入多个响应,Minitab 会针对每个响应拟合单个模型。响应变量又称为 Y 变量。
  2. 模型类型下,选择要拟合的模型类型。
    • 仅混料分量:假定响应仅取决于混料中各分量的比例。例如,颜料颜色仅取决于混料中使用的色素的比例。
    • 混料分量和过程变量:假定响应取决于各分量的相对比例和过程变量,过程变量虽是试验中不属于混料部分的因子,但它可能会影响混料的混合属性。例如,蛋糕的口味取决于烹饪时间、烹饪温度以及蛋糕成分的比例。
    • 混料总量试验:假定响应取决于各分量的比例和混料的数量。例如,农作物的产量取决于杀虫剂成分的比例以及杀虫剂的施用量。
  3. 分析分量于下,选择希望如何在模型中表示分量。可以选择比率虚拟分量。有关更多信息,请转到用于在混料设计中表示数据的数量、比例和虚拟分量
  4. 模型拟合法下,选择是否要使用您在对话框中指定的所有项拟合模型,或者是否要使用使用逐步过程来确定一个您指定的项的有用子集。有关逐步过程的更多信息,请转到逐步回归的基础知识
    • 混料回归:选择此项可使用您在对话框中指定的所有项来拟合模型。
    • 逐步:为了确定您在对话框中指定的项的有用子集,此过程将向模型删除和添加项。
    • 前进法:此过程以空模型开始,或包含您指定要在每个模型中包含的项。然后,Minitab 会为每个步骤添加最显著的项。
    • 后退法:此过程以模型中的所有潜在项开始,并删除每个步骤的最小显著项。
在此工作表中,口味是响应值,且包含口味分值。EmmenthalerGruyere是分量。这些列中的值为混料比例。在此设计中,各个行的比例求和为 1。温度是一个过程变量。
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9
标准顺序 运行顺序 点类型 区组 Emmenthaler 奶酪 Gruyere 奶酪 温度 口味
1 16 1 1 0.6000 0.0000 0.40 80 55
2 1 1 1 0.4000 0.0000 0.60 80 32
3 10 1 1 0.3000 0.3000 0.40 80 85
4 15 1 1 0.2000 0.2000 0.60 80 52
5 13 0 1 0.3750 0.1250 0.50 80 57
6 11 -1 1 0.4875 0.0625 0.45 80 56
7 2 -1 1 0.3875 0.0625 0.55 80 45
8 9 -1 1 0.3375 0.2125 0.45 80 71
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