回帰モデルを持つ応答の最適化機能の例

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。この出力は、これらの設定の予測応答が、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。

プロット上でこの初期解の因子設定を直接調整することができます。縦のバーを移動して因子設定を変更し、応答の個別望特性（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。