1.
[ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Salt in Popcorn.jmp」を開きます。
3.
「列の選択」リストで「味の評価」を選択し、[Y]をクリックします。
4.
「塩」を選択し、[マクロ]>[応答曲面]をクリックします。
5.
[実行]をクリックします。
図10.10 「Salt in Popcorn.jmp」を使った「順序ロジスティックのあてはめ」
モデルを実行すると、レポートが作成され、2次モデルが応答確率にどのようにあてはまったかが表示されます。作成された曲線は、U字型の曲線を積み重ねたような形になっており、どの曲線も同じ点で最小値を取ります。最適解は、Xの平均 - 0.5 * (b1/b2)で求められます。b1は線形部分の係数、b2は2次部分の係数です。これは、Xが中心化されているときの式です。「パラメータ推定値」表から、最適な塩の量は1.5 ‐ 0.5 * (0.5637/1.3499) = 1.29杯であると計算できます。
「塩」および「塩*塩」のパラメータ推定値を係数として、最適値が求められます。最適解は、ロジスティックプロット上では最小値として表示されますが、最も高い応答の確率を最大化するという意味では最大値であると言えます。「応答曲面」レポート(図10.10 )の一部である「解」を見ると、「最適解」が1.29であることがわかります。