选择要针对分析明确筛选设计显示的图形

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。当模型中针对误差至少保留 1 个自由度时，Minitab 绘制效应图。

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，请转到为分析明确筛选设计指定选项。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，请转到为分析明确筛选设计执行逐步回归

Pareto

选中可确定效应的量值和重要性。该图显示标准化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。统计显著性的 α 值位于图上。当您不使用逐步回归时，α 值在默认情况下为 0.05。

正态

选中可比较标准化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

选中可比较标准化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。

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。

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：绘制 t 化删后残差。

残差图

使用残差图可检查模型是否符合分析的假设。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。对于二元响应，显示残差与与拟合值的 logit。

  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。