사용자 프로파일러의 예

이 예에서는 반응의 예측값을 최적화하려고 합니다. 데이터는 지표면에서 두 개의 대수층을 통과하여 뚫은 보어홀을 통한 물의 흐름을 보여 줍니다.

1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Design Experiment/Borehole Latin Hypercube.jmp를 엽니다.

2. 그래프 > 사용자 프로파일러를 선택합니다.

3. prediction formula를 선택하고 Y, 예측 계산식을 클릭합니다.

4. 확인을 클릭합니다.

그림 7.3 사용자 프로파일러 보고서 

"벤치마크" 값은 75.17입니다. "현재 Y" 값도 75.17입니다. 이 값은 모든 요인이 평균 값으로 설정된 경우의 예측 반응입니다.

예측값을 최적화하는 요인의 X 값을 찾으려고 합니다. 그러나 모형의 요인 중 보어홀과 관련된 요인만 실제로 조작할 수 있습니다. 다른 요인은 사람이 제어할 수 없습니다. 제어할 수 없는 요인을 평균 값으로 잠그고 제어 가능한 요인을 최적화할 수 있습니다.

참고: 요인에 대한 설명을 보려면 데이터 테이블에서 해당 열을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 열 정보를 선택합니다.

5. "사용자 프로파일러" 보고서에서 R, Tu, Hu, Hl 및 log10 R 옆의 잠금 체크박스를 선택합니다.

6. "사용자 프로파일러" 보고서에서 최적화를 클릭합니다.

그림 7.4 최적화된 사용자 프로파일러 보고서 

최적화 루틴을 통해 최적 예측 반응이 221.66임을 확인했습니다. 최적값 221.66을 얻기 위해 Rw와 Kw는 최대값으로 설정되고 L은 최소값으로 설정됩니다. 최적값은 초기 벤치마크 값인 75.17보다 큽니다.