応答の最適化機能のデータを入力する

応答の最適化を実行するには、以下のステップを実行します。手順は、モデルのタイプによって異なります。

予測分析モジュール

手順は、単一の応答を最適化するか複数の応答を最適化するかによって決まります。単一のモデルを最適化するには、ステップ4から始め、モデル図の結果ではなくモデルの結果を使いましょう。

CART® モデルは 応答の最適化機能と互換性がありません。

  1. 複数のモデルを 予測分析モジュールに合わせた後、 予測分析モジュール > 応答の最適化機能を選択します。
  2. 同じワークシートから1つ以上の応答変数を選択します。応答変数に複数のモデルがある場合は、どのモデルを使うかを選択します。
  3. OK を選択します。
  4. モデル図の結果で 応答の最適化機能を選択します。
  5. カテゴリ応答がある場合は、 最適化クラスで、目標に使用するクラスを選択します。多項応答の場合は、1 つ以上のクラスを選択します。
    たとえば、望ましい応答を最大化することが目標であるとします。応答変数には、2つの望ましい応答を持つ5つのクラスがあります。「満足」と「非常に満足」。「満足」と「非常に満足」を選択し、次のステップで 最大化 目標を選択します。
  6. 表の 目的で、応答に対して次のいずれかのオプションを選択します。
    • 最適化しない: 最適化プロセスに応答を含めないでください。
    • 最小化: 応答の値は低いほうが望ましいです。
    • 目標: 応答は値が特定の目標を満足する場合に最適です。
    • 最大化: 応答の値は高いほうが望ましいです。
    詳細については、応答の最適化の目標 を参照してください。
  7. 目標値の目標のある各応答で、目標値を入力します。 2値応答では、目標値は0~1です。

統計 混合デザインを除くメニュー

最適化する応答を指定するには、次の手順を実行します。

同じタイプの分析の最新モデルを持つ応答変数のみがリストに表示されます。必要な応答を確認しない場合はモデルを再適合します。詳細については、保存モデルの概要 を参照してください。

  1. Minitabでこの分析を実行するには、モデルのあてはめに使用したメニューに移動し、 応答の最適化機能を選択します。たとえば、ポアソンモデルをあてはめる場合は、[ 統計 > 回帰 > ポアソン回帰 > 応答の最適化機能] を選択します。
  2. 表の 目的で、各応答に対して次のいずれかのオプションを選択します。
    • 最適化しない: 最適化プロセスに応答を含めないでください。
    • 最小化: 応答の値は低いほうが望ましいです。
    • 目標: 応答は値が特定の目標を満足する場合に最適です。
    • 最大化: 応答の値は高いほうが望ましいです。
    詳細については、応答の最適化の目標 を参照してください。
  3. 目標値の目標のある各応答で、目標値を入力します。 2値応答では、目標値は0~1です。

混合計画

最適化する応答を指定するには、次の手順を実行します。

  1. 混合設計の応答最適化を実行するには、 統計 > 実験計画法(DOE) > 混合 > 応答の最適化機能を選択します。
  2. 応答最適化に含める変数を 利用可能 リストから 選択済み リストに移動します。
  3. [ 適合されたモデル]で、モデルを 比率 でリフィットするか 擬似成分でリフィットするかを選択します。 詳細は、混合計画でのデータ表現の量、比率、擬似成分の尺度 および 疑似成分とは を参照してください。
  4. 分析を実行する前に、[ 設定 ] を選択し、各応答変数の目標、境界、重み、および重要度を指定する必要があります。