doe五步法_DOE 全因子分析

残差：

实际观测值与拟合值之差；正常情况下，如果模型确实能够反映数在情况，则残差应满足如下假定：

1、具有时间独立性；

2、来自稳定受控总体；

3、对输入因子的所有水平有相等的总体方差；

4、符合正态分布；

使用MTB进行残差诊断，主要使用图形方法：在使用残差诊断时出出下列4种图形：

1、

残差对观测顺序的散点图：以残差为纵轴，以时间T为横轴；

——与运行图一致，而根据游程图可判断

2、

残差对拟合值的散点图：以残差为纵轴，以拟合值为横轴；

——残差在0附近表示观测值与拟合值相近

3、

残差的正态概率图：以累计百分比为纵轴，以残差为横轴；

——正态概率图

4、

残差对于各自变量的散点图：以残差为纵轴，以各自变量为横轴；

具体分析：

1、

残差与拟合值的四合一图：y的线性模型与数据的拟合效果，主要从四合一图中观测；

左边2张图主要观测

残差数据是否呈正

态分布

残差呈现喇叭口，一般说明

对于

的线性模型与数据拟

合不好，对

作个变换会更

好，如将

取平方根、取对

数、取倒数；

正常情况

出现弯曲，说明

对于

的线性模型与数据拟

合不好，应增加

的高

阶，方法与

平方根拟

合类似；

此图易出现在以横轴为实验顺序的

散点图中；

实验中出现了某种系统的但未知的

干扰原因，要对试验过程或数据收

集过程进行更仔细分析，找出异常

原因，通常要重新试验或收集数据；

残差与自

变量的散

点图

残差与响应变量的散点

图；

合一右上角与拟合

值图

-5

-10

残差

百

分

比

580

560

540

520

-5

拟合值

残

差

4.8

3.6

2.4

1.2

频

率

-5

残

差

正态概率图

与拟合值

直方图

与顺序

强度

残差图

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