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”， 单击确定。
5、选择统计---> 回归 ---> Poisson 回归---> 重叠等值线图。
6、单击 以选择这两个可用响应； 在变量下的 X 轴中，选择“清洁小时”， 在变量下的 Y 轴中，选择温度。
7、单击等值线。按如下所示填写表的低和高列，然后单击确定。响应 低 高褪色缺陷 0 75结块缺陷 0 17在每个对话框中单击确定。
8、我们得出以下结果：
9、解释结果：图中的白色区域显示可为这两个响应变量产生满意拟合值的“温度”和“清洁小时”值的组合。您可以更改保持值查看范围变化。要了解这三个因子形成的可行区域，应该重复此过程以得到不同水平保持变量的图。
