対数線形分散モデルをあてはめて、プロファイルを使用する例
予測プロファイルを使って、応答を目標値に合わせながら、分散を最小化するような因子の設定を特定してみましょう。モデルをあてはめてから、プロファイルを使って、平均を目標値に合わせると同時に分散を最小化します。
1. ［ヘルプ］>［サンプルデータフォルダ］を選択し、「InjectionMolding.jmp」を開きます。
2. ［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
データテーブル内の変数にはあらかじめ選択された役割が割り当てられているため、分析は自動的に実行されます。
3. 「対数線形分散によるあてはめ」の赤い三角ボタンをクリックし、［プロファイル］>［プロファイル］を選択します。
4. 「予測プロファイル」の赤い三角ボタンをクリックし、［最適化と満足度］>［満足度の設定］を選択します。
5. 表示されるウィンドウで、「収縮」の目標を［最大化］から［目標値に合わせる］に変更します。
6. ［OK］をクリックします。
7. 「予測プロファイル」の赤い三角ボタンをクリックし、［最適化と満足度］>［満足度の最大化］を選択します。
8. 「予測プロファイル」の赤い三角ボタンをクリックし、［予測区間］を選択します。
メモ: この最適化の計算においては、初期値が乱数によって決められているので、実際の結果は異なるかもしれません。
図11.7 目標値に合わせ、分散を最小化するためのプロファイルと予測区間
平均と分散の関係を効果的に調べるには、個々の予測区間を見ます。応答の平均に対する信頼区間（デフォルトで予測プロファイルに表示されている信頼区間）は、分散モデルや個々の値に対する信頼区間についての情報を含んでいません。この予測区間は、新しい応答を予測する際、「保持時間」の値が大きくなると「収縮」の変動が増加することを示しています。