Minitab小技巧：大残差的条件格式和预测变量的异常组合

如果您使用过Minitab的软件，则在适应模型后，您可能已经习惯了Minitab中可以执行的许多操作。例如，在通过统计> DOE>响应面>分析响应面设计为某些预测变量拟合给定模型的响应后。

如果您使用过Minitab的软件，则在适应模型后，您可能已经习惯了Minitab中可以执行的许多操作。例如，在通过统计> DOE>响应面>分析响应面设计为某些预测变量拟合给定模型的响应后。

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可以执行以下操作：

• 为预测变量的设置的新组合预测响应变量的平均值。
• 绘制阶乘图，表面图，轮廓图和重叠轮廓图。
• 使用该模型查找可优化响应变量的预测均值的预测器设置的组合。

但是，一旦您的回答中有一个绿色的小复选框，表明您有一个有效的模型，则可以做更多的事情。例如，您还可以使用条件格式突出显示两种类型的行：

• 预测值的异常组合
• 模型不能很好解释的响应变量的值

想尝试一下吗可以使用此数据集跟踪水流的深度和水流的速度。在Minitab中打开数据集，然后：

• 选择“统计>回归>回归>拟合回归模型”。
• 在响应中，输入流。
• 在“连续预测变量”中，输入“深度”。
• 在分类预测变量中，输入位置。单击确定。

单击确定后，绿色复选框将出现在工作表中，以表明您具有有效的模型。

带白色复选标记的绿色正方形表示该列是当前模型的响应变量。要显示异常的预测变量组合，请按照下列步骤操作：

• 选择“数据>条件格式>统计>异常X”。
• 在响应中，输入流。单击确定。

第7行中响应值的文本和背景颜色发生了变化，因此您可以看到在第一流中深度为0.76是不寻常的。

具有异常X值的行中的响应值具有红色阴影和红色字母。

您可以用类似的方式指出模型不太适合的值。

• 选择“数据>条件格式>统计>大残差”。
• 在响应中，输入流。
• 在样式中，选择黄色。单击确定。

现在，在工作表中，不正常的预测变量组合为红色，而不适用于模型的值则为黄色：

具有异常X值的行的响应值的异常单元格具有红色主题。模型的拟合度不好的行的响应值的单元格具有黄色主题。但是需要记住并非Minitab有条件格式化的所有方式都取决于模型。

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来源：慧都