优化图
1、 通过调整输入变量进行交互式敏感度分析。
2、 打开名为树脂缺陷.MTW的工作表。
3、 进入统计菜单，依次选择回归、Poisson回归，最后拟合Poisson模型即可完成操作。
4、 将褪色缺陷设为响应变量，连续预测变量填入清洁小时与温度，类别预测变量选择螺丝钉的大小。点击模型选项，在预测变量中勾选温度和螺丝钉的大小，交互作用阶数设为2，随后点击添加按钮。依次确认两个对话框中的设置，完成操作流程。整个过程确保变量正确配置，交互项按需纳入模型分析范围。
5、 请按 + 键重新打开上一个对话框，并在回复中输入结块缺陷以继续操作。
6、 点击模型，双击清洁小时将其移除，最后在两个对话框中分别确认。
7、 进入统计菜单，选择回归分析中的Poisson回归，最后使用响应优化器进行优化设置。
8、 结块缺陷选望小，褪色缺陷也选望小。
9、 点击设置，按要求填写表格的目标值和上限列，确认无误后点击确定即可。
10、 回应视野极限
11、 结块缺陷零至十七
12、 褪色问题 0.75
13、 点击选项，按要求填写表中约束、保留值及上下限列。
14、 变量约束保留值的上下限范围
15、 清洁时段受区域限制，时间为3至8点。
16、 温度自由无限
17、 保留较大尺寸的螺丝钉
18、 逐一点击各对话框的确定按钮。
19、 结果如下：
20、 解读结果
21、 两种响应的综合合意性为0.1055。当大螺丝钉送料速度超过小螺丝钉时，两类缺陷的发生率更高，存在明显制约关系。
