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산업 문제 해결을 위한 통계적 사고
이 비디오에서 우리는 금속 코팅 예를 들어 응답에 대한 모델을 적합하게 하고, 결과 . 이 데모에서는 연속형 예측 변수와 이들의 양방향 상호 작용만 모델 효과로 포함합니다.
우리는 선택하여 시작합니다 적합 모델 에 분석하다 메뉴.
우리는 선택 결과 Y 변수로.
그런 다음 우리는 선택합니다 습기 ~을 통해 벨트 속도 모델 효과로 클릭 추가하다 . 모델에 특정 상호작용 항을 입력하기 위해 열을 선택한 다음 십자가 .
상호 작용을 한 번에 하나씩 추가하는 대신 동시에 추가할 수 있습니다. 모델 효과를 제거하고 다시 시작하겠습니다.
5개의 연속 주효과와 이의 양방향 상호작용을 동시에 모델에 입력하기 위해 5개의 열을 선택한 다음 매크로 , 차수에 대한 계승 .
기본 성격은 명목 물류 및 대상 범주는 결함 있는 .
그만큼 효과 요약 표는 모델의 항을 오름차순으로 보여줍니다. 피 -값. 중요하지 않은 용어가 많이 있습니다.
LogWorth 통계는 다음과 관련이 있습니다. 피 -값. LogWorth가 높을수록 낮습니다. 피 -값. 0.01의 p-값에 해당하는 2의 LogWorth에 파란색 선이 그려집니다.
중요한 항만 남을 때까지 이 모델을 천천히 축소합니다.
축소 모형에는 세 가지 주효과와 두 가지 양방향 교호작용이 있습니다.
예측 프로파일러를 살펴보겠습니다.
벨트 속도 양방향 상호 작용에 관여합니다. 벨트 속도 값을 변경하고 다른 모든 것을 일정하게 유지하면 페인트 점도와 펌프 압력이 불량률에 미치는 영향을 볼 수 있습니다.
예를 들어, 벨트 속도가 높을수록 불량률을 최소화하기 위해 더 높은 페인트 점도와 더 낮은 펌프 압력이 필요합니다.
이 정보를 사용하여 이러한 공정 매개변수에 대한 최상의 설정을 결정할 수 있습니다.
