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Pensée statistique pour la résolution de problèmes industriels
Dans cet exemple, nous reprenons là où nous nous sommes arrêtés dans la démonstration JMP précédente. Rappelons que nous adaptons un modèle pour Impureté , avec trois prédicteurs, Temp , Catalyseur Conc , et Temps de réaction , en utilisant Analyser, Ajuster le modèle.
Impureté est la variable Y, et Temp , Catalyseur Conc , et Temps de réaction sont les effets du modèle.
Le tracé Réel par Prévision, qui a été décrit précédemment, est un tracé des valeurs de réponse réelles par rapport aux valeurs prédites par notre modèle actuel.
Le diagramme Réel par Prévision est utile pour identifier les valeurs aberrantes, les observations inhabituelles et les modèles dans les données non expliqués par notre modèle, comme la courbure. Pour la plupart, nos points semblent être dispersés au hasard autour de la ligne de régression ajustée.
JMP fournit le tracé Résiduel par Prévision par défaut. Ce graphique ne montre aucun motif évident et les résidus apparaissent dispersés de manière aléatoire autour de la ligne médiane de zéro.
Des tracés résiduels supplémentaires décrits dans cette leçon sont disponibles dans le triangle rouge supérieur sous Diagnostics de ligne. Cela inclut le graphique Résiduel par ligne, le graphique Résiduels studentisés et le graphique Quantile normal des résidus.
Ceci est particulièrement utile, par exemple, si vous souhaitez utiliser les plates-formes JMP pour créer vos propres graphiques résiduels.
Cook's D Influence est une autre option sous Enregistrer les colonnes.
Lorsque nous sélectionnons Influence D de Cook , une nouvelle colonne est enregistrée dans la table de données avec les valeurs D de Cook pour chaque observation. Nous pouvons maintenant utiliser la plateforme Distribution pour déterminer si nous avons des observations influentes.
Dans cet exemple, la valeur D maximale de Cook est de 0,06. Donc, nous n'avons pas de problème avec les observations influentes.
Un autre type de graphique résiduel dans JMP est le graphique effet de levier. Ces tracés sont affichés par défaut pour chaque terme du modèle.
Essentiellement, chaque graphique montre l'impact de l'ajout du prédicteur au modèle, compte tenu des autres effets déjà présents dans le modèle.
Les diagrammes à effet de levier permettent de voir plus facilement des modèles inhabituels, de voir quels points exercent une influence sur le modèle et d'identifier les problèmes de multicolinéarité.
Pour plus d'informations sur l'interprétation des diagrammes de levier, nous vous encourageons à consulter l'aide de JMP.
