回帰モデルを持つ応答の最適化機能の例

技術者は、太陽熱エネルギー試験の一部として、熱流束と対日照量を測定します。あるエネルギーエンジニアは、東、南、北の焦点の位置によって、熱流束と対日照量を予測する方法を調べようとしています。

技師は、目標の太陽放射量を受け取ると同時に目標の熱量を生成するために焦点を調整したいと考えます。技師は、熱流量と対日照量の両方の応答に回帰モデルを適合し、両方の応答の許容可能値を生み出す予測変数の設定を見つけるために応答の最適化機能を使用します。

  1. サンプルデータを開く、熱エネルギー試験.MTW.
  2. 統計 > 回帰 > 回帰 > 応答の最適化機能を選択します。
  3. 対日照量の行で、目的目標を選択して、目標値750と入力します。
  4. 熱流量の行で、目的目標を選択して、目標値200と入力します。
  5. OKをクリックします。

結果を解釈する

Minitabは、2つの保存モデルを使用して、両方の応答変数の値を最適化する予測変数設定を推定します。これらの2つの応答を組み合わせた望ましさ、つまり複合的な望ましさは1で、優れた解であることを示します。

技師は、焦点をグラフに表示される値に設定することを決めます。つまり、東を32.2129、南を34.9758、北を18.3831に設定します。セッションウィンドウの出力は、これらの設定の予測応答は、対日照量では750.0、熱流量では200.00であることを示します。予測区間は、これらの予測の精度を示します。

この初期解の因子設定は、プロット上で直接調整できます。縦のバーを移動して因子設定を変更し、応答の個別の望ましさ(d)と複合的な望ましさがどのように変化するかを見ます。

応答の最適化: 対日照量, 熱流量

パラメータ 応答 目的 下限 目標値 上限 重み 重要度 対日照量 目標値 568.55 750 909.45 1 1 熱流量 目標値 181.50 200 278.70 1 1
解決方法 対日 複合 照量 的 解決 適合 熱流量 望ま 方法 東 南 北 値 適合値 しさ 1 32.2129 34.9758 18.3831 750 200 1
複数応答予測 変数 設定 東 32.2129 南 34.9758 北 18.3831
適合 値の標 応答 適合値 準誤差 95%信頼区間 95%予測区間 対日照量 750.0 34.3 ( 679.3, 820.7) ( 621.8, 878.2) 熱流量 200.00 5.14 (189.41, 210.59) (179.37, 220.63)
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