某食品实验室的研究人员想要通过以下方式改进奶酪火锅的配方：改进味道，最大化浸入火锅中的面包上所涂奶酪量，并最小化在锅底烧糊的混料量。这些研究人员设计了极端顶点混料试验，以研究混料混合和操作温度的影响。
研究人员拟合了所有响应变量的模型，并使用叠加的等值线图来查找预测变量设置，从而为三个响应生成可接受的值：味道、数量和燃烧。
- 打开样本数据 火锅配方模型.MTW。
- 选择。
- 在 响应下 ，将 口味， 粘附量 然后 烧焦量 从 可用 列表移动到 所选 列表。
- 在 选择分量或过程变量作为轴 下，选择 3 个分量。
- 在X 轴下，选择埃文达芝士。在Y 轴下，选择格鲁耶尔干酪。在Z 轴下，选择高汤。
- 单击 等值线。
- 如下 低 所示完成表的 和 高 列。
低 高 口味 80 100 粘附量 1.5 3 烧焦量 0 1.5 - 单击每个对话框中的确定。
解释结果
对于火锅数据，Minitab 使用拟合响应变量来创建叠加等值线图。图中的白色区域显示了 Emmenthaler、Gruyere 和 Broth 的比例组合，这些比例对 Flavor、Quantity 和 Burned 的响应变量产生了令人满意的拟合值。过程变量 Temperature 未显示在图中。Minitab 将温度常数保持在 80 以计算拟合响应值。您可以尝试其他保持值来查看绘图变化。
实心灰色等值线表示此混料设计的设计空间。请务必谨慎，因为白色可行区域会延伸到设计空间之外。通常，您应当使用设计空间中的比率，因为变量之间的关系在设计空间外部具有不确定性。
可以将重叠等值线图与响应优化器结合使用来为成分和最佳温度查找最佳比率。
提示
要在该图上标注任何点的预测变量值和响应值，请使用十字线。要种植标志，请双击该图，右键单击该图并在出现的菜单中进行选择 十字线 ，然后单击要注释的图上的点。用于 预测 确定这些点是否异常并评估预测的精度。
