タグチ計画の結果を予測するの例

ある農業エンジニアが、バジルの苗の成長に対する5つの因子の影響を調査します。エンジニアは、苗の成長の変動性を低く抑えながら、成長率を増加させる因子設定を決定するために2水準タグチ実験を計画します。また、2つの雑音因子を操作して、温度および湿度条件の真の範囲にわたってバジルの成長を増加させる5つの因子の設定を決定します。

苗の成長の変動性を低く抑えながら、成長率（傾き）を増加させるために、技師は次の因子設定を選択しました。

品種、高水準
光量、低水準
肥料、高水準
水量、高水準

噴霧頻度と交互作用項はタグチ計画の分析においては有意ではないため、組み込まれていません。元の分析に関する詳細は、タグチ計画を分析（動的）の例を参照してください。

標本データを開く、バジル成長モデル.MTW#.
統計 > 実験計画法（DOE） > タグチ > タグチ計画の結果を予測するを選択します。
予測するで、標準偏差と標準偏差のLnの選択を解除します。
項をクリックします。
A：品種、B：光量、C：肥料、およびD：水量が選択された項に入力されていることを確認します。E：噴霧頻度とACを選択された項から利用可能な項へ移動させます。OKをクリックします。噴霧頻度と交互作用項は分析において統計的に有意であるとは判断されなかったため、組み込まれていません。
水準をクリックします。
新しい因子水準の指定方法で、水準をリストから選択を選択します。
水準、列を以下のように設定します。
因子水準

品種 2

光 1

肥料 2

水 2
各ダイアログボックスでOKをクリックします。

因子	水準
品種	`2`
光	`1`
肥料	`2`
水	`2`

結果を解釈する

予測値では、所与の因子設定で選択した特性の適合値（モデル適合値、部分平均値）が示されます。予測値は、製品または工程で最良な結果を得られる因子設定を決定するために使います。適合値は指定したモデルに基づいています。

この結果で、出力には技師が選択した因子水準に対応するSN比の予測値と傾きが示されています。

SN比は7.68268、傾きはおよそ0.9935と予測されています。次にエンジニアはこれらの因子設定を使用してモデルの精度を検定するために追跡調査の実験を計画します。

予測値

予測

SN比	傾き
7.68269	0.993496

設定

品種	光量	肥料	水量
2	1	2	2