、优化图 可以交互地更改输入变量设置以执行敏感度分析。在这里我们假设：某公司生产一牡啾锯辏种模制树脂零件产品。该公司知道，在通过软管传送期间，管道内的污染和磨损可能讵畿缤耒会导致最终产品中出现褪色条纹。螺丝钉越大，颗粒通过软管的速度越快。采用新型树脂颗粒后，该公司决定收集有关这些褪色缺陷的数据，以找到输送颗粒的最佳方法。
工具/原料
Minitab17
树脂缺陷.MTW
方法/步骤
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，输焯拜芪恨入“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017褪色缺陷075
8、单击选项。按如下所示填写表的约束、保留值、蛴蛩钔淞下限和上限列。变量约束(C)保留值下限惺绅寨瞀上限清洁小时区域约束38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。