予測するで、タグチ実験のモデルを使用して因子設定に対して表示する応答特性を選択します。この結果はワークシートに保存することもできます。
- 平均（静的計画）
- 静的タグチ計画に含まれる制御因子水準の各組み合わせに対する平均応答を予測します。
- 目的に応じて、目標の平均値となる因子水準を特定するか、または平均を最小化または最大化する因子水準を特定します。たとえば、4つの制御因子がゴルフボールの平均飛距離にどのように影響するかを調べるとします。各平均は、因子水準設定値の組み合わせに対する飛距離の推定値となります。調査の目的は飛距離を最大化することなので、ここで特定したいのは最大の平均を出す因子水準となります。
- 傾き（動的計画）
- 動的タグチ計画における、信号因子を基準とした応答の平均変化率を予測します。
- 通常、目的は目標の傾きを満たす因子水準を選択することです。動的な実験の因子の組み合わせごとに、参照点（指定されている場合）を通過する信号・応答データに対する最小二乗法適合線の傾きが計算されます。
- たとえば、科学者グループが植物の成長率に影響する5つの制御因子を調べるとします。この例には2つの雑音因子（温度と湿度）と、1つの信号因子（時間）があります。この例の傾きは、異なる条件下における時間上での植物の成長率の推定値を示します。
- SN比
- タグチ計画における制御因子水準の組み合わせごとに、SN比を予測します。
- 通常、目的はSN比を最大化する因子水準を選択することです。ただし計画を分析する際は、実験の目的に応じて、異なるSN比から選択することができます。
- 標準偏差
- 雑音に起因する応答の変動性を予測します。
- 通常、目的は標準偏差を最小化する因子水準を選択することです。Minitabでは、計画に含まれる制御因子の組み合わせごとに標準偏差を計算します。たとえば、科学者グループが植物の成長率に影響する5つの制御因子を調べるとします。科学者グループは、温度と湿度という2つの雑音因子について考慮することにします。この例での標準偏差は、5つの制御因子ごとの温度と湿度による植物の成長の変動性の推定値です。
- 標準偏差のLn
- 雑音に起因する応答の標準偏差の自然対数を予測します。
ワークシートに予測値を保存するにはワークシートに予測値を保存にチェックを入れます。
