「Design Experiment」フォルダの「Coffee Data.jmp」データテーブルには、コーヒーの「濃度」を最適化するために行った実験の結果がまとめられています。実験計画と分析の詳しい内容については、「実験計画を始めよう」章の「コーヒーの濃度に関する実験」を参照してください。
1.
[ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Design Experiment」フォルダの「Coffee Data.jmp」を開きます。
2.
「テーブル」パネルで、「DOEダイアログ」スクリプトの横にある緑の三角ボタンをクリックします。
「DOEダイアログ」のスクリプトを実行すると、「Coffee Data.jmp」にまとめられた実験計画を作成する「カスタム計画」ダイアログが再現されます。
図A.4 「カスタム計画」ウィンドウの「応答」アウトライン
5.
「Coffee Data.jmp」データテーブルで「濃度」列を選択し、[列]>[列情報]を選択します。
図A.5 「濃度」の「応答変数の限界」列プロパティ
「目標」は[目標値に合わせる]に設定されています。
7.
[グラフ上に参照線を表示]オプションを選択します。
8.
[OK]をクリックします。
9.
「Coffee Data.jmp」データテーブルで、「縮小モデル」スクリプトの横にある緑の三角ボタンをクリックします。
10.
[実行]をクリックします。
図A.6 「濃度」の満足度関数を示すプロファイル
右側の「満足度」の上に、「濃度」の満足度関数を示すプロットが表示されます。このプロットが表示されるのは、「濃度」に「応答変数の限界」列プロパティが含まれているためです。「予測プロファイル」には、「濃度」の最小値と最大値を示す参照線も表示されています。
11.
Ctrlキーを押しながら「濃度」の満足度のプロットをクリックします。
図A.7 「濃度」の「応答目標」ウィンドウ
図A.6 の満足度のプロットでは、図A.7 に表示されている満足度の値が使用されています。「濃度」が最大値より大きい、あるいは最小値より小さい場合、満足度関数は0で、「濃度」が目標の1.3に近づくにつれて徐々に1に近づきます。モデルには応答が1つしかないため、応答の「重要度」は1に設定されます。
12.
[キャンセル]をクリックしてウィンドウを閉じます。
13.
「予測プロファイル」の赤い三角ボタンのメニューから[最適化と満足度]>[満足度の最大化]を選択します。
「濃度」の満足度関数が最大になるように、「時間」「豆の量」の値が更新されます。ただし、満足度関数を最大にする設定は、他にも多数あります。満足度関数を最大化するその他の設定を調べる方法については、『プロファイル機能』の等高線プロファイルを参照してください。