使用重叠等值线图来直观地标识一个区域(其中一个或多个响应变量的预测均值位于可接受的范围内)。涉及多响应的应用所带来的难题与单响应研究不同。一个响应的最优变量值对另一个响应而言可能远非最优。使用重叠等值线图可以直观地确定各个响应中的折衷区域。

有关更多信息,请转到什么是重叠等值线图?

例如,一家太阳能公司的分析员想要优化两种响应:热通量和日照。增加焦点所接收的太阳能辐射量(日照)往往也会增加热通量。分析员之前已拟合了用于描述焦点和这两种响应之间关系的模型。分析员使用重叠等值线图来确定可使焦点接收足够太阳能辐射量(但不产生过热现象)的设置。

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在何处查找此图

使用此分析与您拟合的模型类型相对应的版本。

模型类型 重叠等值线图的版本
回归 统计 > 回归 > 回归 > 重叠等值线图
二元 Logistic 回归 统计 > 回归 > 二值 Logistic 回归 > 重叠等值线图
Poisson 回归 统计 > 回归 > Poisson 回归 > 重叠等值线图
一般线性模型 统计 > 方差分析 > 一般线性模型 > 重叠等值线图
筛选设计 统计 > DOE > 筛选 > 重叠等值线图
因子设计 统计 > DOE > 因子 > 重叠等值线图
响应曲面设计 统计 > DOE > 响应曲面 > 重叠等值线图
混料设计 统计 > DOE > 混料 > 重叠等值线图

何时使用备择分析

  • 如果您有一个存储模型而且希望为您指定的变量设置组合预测响应变量值,请使用预测
  • 如果您有一个存储模型而且希望使用拟合均值绘制主效应和交互作用效应图,请使用因子图
  • 如果您有一个存储模型而且希望使用二维视图中的等值线绘制拟合响应与两个连续变量之间的关系图,请使用等值线图
  • 如果您有一个存储模型而且希望使用三维响应曲面绘制拟合响应和两个连续变量之间的关系图,请使用曲面图
  • 如果您至少有一个存储模型而且希望查找可优化一个或多个响应的值,请使用响应优化器
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