1、打开工作表“树脂缺陷.MTW”。
2、选择统计--->回归--->Poisson 回归--->拟合 Poisson 模型。
3、在响应中，输入褪色缺陷；在连续预测变量中，输入清洁小时和温度；在类别预测变量下，输入“螺丝钉的大小”； 单击袷蜍滇刷模型， 在“预测变量”下，选择“温度”和“螺丝钉的大小”； 对于按阶数排列交互作用，请选择2； 在按阶数排列交互作用的旁边，单击添加；在两对话框中都单击确定。
4、要重新调用上一个对话框，请按 [Ctrl]+[E]，在响应中，输入“结块缺陷”。单击模型； 在模型中的项中，双击“清洁小时”从模型中删除此项； 单击这两个对话框中的确定。
5、选择统计 ---> 回归 ---> Poisson 回归 ---> 响应优化器。
6、对于结块缺陷，请选择望小， 对于褪色缺陷，请选择望小。
7、单击设置。按如下所示填写表的望目和上限列，然后单击确定。响应 望目 上限结块缺陷 0 17褪色缺陷 0 75
8、单击选项。按如下所示填写表的约束、 保留值、下限和上限列。变量 约束(C) 保留值 下限 上限清洁小时 区域约束 3 8温度 无约束螺丝钉的大小 保留值 大在每个对话框中单击确定。
9、我们得出以下结果：
10、解释结果：这两个响应的组合合意性或复合合意性 为 0.1055。存在约束，当大螺丝钉传送颗粒的速度比小螺丝钉快时，这两种类型的缺陷更高。