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Pensée statistique pour la résolution de problèmes industriels
Dans cette vidéo, nous utilisons le Fabrication de produits chimiques exemple et ajuster un arbre de régression pour la réponse continue, Rendement .
Pour ce faire, nous sélectionnons Modélisation prédictive dans le menu Analyser, puis Partitionner.
Nous sélectionnons Rendement comme la variable Y, Réponse. Ensuite, nous sélectionnons les deux groupes de prédicteurs en tant que X, Facteurs.
La ligne horizontale dans le graphique de partition montre la moyenne du rendement, 82,86. Chaque point est tracé à sa Rendement valeur sur l'axe Y et est dispersée de manière aléatoire sur l'axe X. Les points sont colorés par Performance : les lots rejetés sont en rouge et les lots acceptés en vert.
Les variables et valeurs fractionnées potentielles sont répertoriées dans le plan des candidats. Pour chaque prédicteur, il existe un seuil et une statistique LogWorth. Le candidat SS est la variation de la réponse expliquée en divisant les données au seuil de la variable.
Le candidat avec le LogWorth le plus élevé est la taille du navire, à un seuil de 2 000.
Lorsque nous cliquons sur Fractionner, nous voyons qu'il est utilisé comme point de coupure. Si la taille du navire est de 2000, la moyenne du rendement est 80,67 . Cependant, si la taille du navire est de 750 ou 500, la moyenne est de 84,19.
Nous nous séparerons à nouveau.
La deuxième scission se situe dans la première branche. Lorsque la taille du navire est de 2 000 et que la quantité de carbamate est inférieure à 1,12, la moyenne est de 77. 67 9 . Mais lorsque la quantité de carbamate est supérieure ou égale à 1,12, la moyenne est de 82,1
La division suivante se situe dans la deuxième branche, lorsque la taille du navire est de 750 ou 500. Pour les navires de plus petite taille, lorsque la teneur en eau est supérieure ou égale à 1,59, la moyenne est de 86,2.
À chaque fractionnement, le graphique de partition est mis à jour. Ce graphique fournit un résumé des divisions dans l'arborescence.
Nous sélectionnerons Leaf Report dans le triangle rouge supérieur pour voir les règles de prédiction. Le modèle actuel donne quatre valeurs prédites, allant de 77,67 à 86,21.
Pour voir ce modèle, nous allons enregistrer la formule du modèle dans la table de données. Pour ce faire, nous sélectionnons Enregistrer les colonnes, puis Enregistrer la formule de prédiction dans le triangle rouge supérieur. Cela ajoute une nouvelle colonne de formule à la table de données. Regardons cette formule.
Vous pouvez voir que la formule de l'arbre de régression est simplement une série d'instructions If-Then imbriquées. Ce modèle, qui comporte trois divisions, donne l'une des quatre valeurs prédites possibles.
