3D 曲面图概述通过查看预测响应的三维曲面,使用 3D 曲面图来检查一个响应变量 (Z) 和两个预测变量(X 和 Y)之间的关系。您可以选择将预测响应表示为一个平滑曲面或一个线框。 例如,以下 3D 曲面图显示温度和时间对重新加热的冷冻主菜的影响。曲面
线框
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3D 曲面图的数据注意事项
为了让图形更有效地表示数据,请考虑以下准则。如有可能,X 值和 Y 值的间距应当规则以形成网格
Minitab 在网格的 X-Y 交叉处标绘响应 (Z) 值。如果 X 值和 Y 值的间距不均匀,Minitab 必须在与您的数据具有相同 X 和 Y 范围的规则网格的交点处插入(估计)Z 值。有关更多信息,请转到网格。
样本数据应当是随机选择的
在统计学中,随机样本用于对总体做出归纳,即推断。如果数据不是随机收集的,则结果可能无法代表总体。
3D 曲面图示例一位食品科研人员想要确定加热冷冻饭菜的最佳时间和温度。该科研人员准备了 14 个不同时间和温度的样本,然后让专业试菜员对每个样本的总体质量进行评级。 科研人员绘制了一个 3D 曲面图,以检验结果。
解释结果加热时间太短会使食物不能熟透,因而导致质量得分较低。但是,在温度最高且加热时间最长时,也因为食物烹饪过度而导致得分较低。图中的峰值对应于最高质量得分,大概出现在时间 = 35 和温度 = 400 的条件下。
提示旋转图形以从不同角度查看曲面。调整光线设置以更好地显示曲面的峰值和谷值。有关更多信息,请转到为3D 散点图和3D 曲面图选择显示选项。