多重响应的变量重要性的示例

Tiretread.jmp 样本数据表中的数据是正交因子设计实验的结果。出于以上原因，您可以使用基于独立输入的重要性估计值。假定您确信因子值实际上在整个设计空间中都有变化，而不仅仅是认定实验中定义的设置，那么您应将“独立均匀输入”选作重要性指标的抽样方案。

1. 选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Tiretread.jmp。

2. 运行脚本 4 种响应的响应曲面设计。

“预测刻画器”显示在报表最底部。

3. 点击“预测刻画器”红色小三角并选择评估变量重要性 > 独立均匀输入。

“汇总报表”显示在图 3.28 中。 由于重要性指标基于随机抽样，您的估计值可能与图中显示的值稍有出入。

报表中为这四个响应均显示了对应的表。“总体”表显示了不同响应的因子重要性指标的平均值。“预测刻画器”中的因子（图 3.29）已经过重新排序，符合其在“总体”表的“总效应”重要性中的顺序。

图 3.28 四个响应的汇总报表 

4. 点击“变量重要性: 独立均匀输入”旁边的红色小三角并选择着色刻画器。

采用由红到白强度尺度的颜色叠放在刻画器面板上，以反映“总效应”重要性。例如，您很容易看到最为重要的效应是硅烷对硬度的效应。

图 3.29 四个响应的预测刻画器 

“边缘模型图”报表显示每个因子在另外两个因子设置的均匀分布中的响应均值。

图 3.30 四个响应的边缘模型图 

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