応答の最適化機能で、最適解を計算するには、応答の目標と下限または上限を指定する必要があります。入力する必要のある値は目標によって変わります。
注
二項応答または多項応答では、下限、目標値、上限は 0 から 1 の間でなければなりません。
下限
Minitabでは、下限値を自動的に設定します。値は応答のタイプによって異なります。
- 蟬：データ内の最小値
- バイナリ：データ内の最小の割合
- 多 項：0
応答の目標によって値が変わるように変更したくなるかもしれません。
- 応答を最大化することが目標の場合、下限値を許容範囲の最小値に設定します。
- 特定の値に到達することが目標の場合、下限値を下側規格限界よりも上に設定して、個々の観測値がこの制限の範囲内に確実に収まるようにします。限界は平均応答の予測用なので、平均応答が限界の付近にある場合、個々のデータのいくつかは限界の範囲外にある可能性があります。規格限界がないときは、下限の収益逓減点を使用します。これは、特定の値を下回っても差があまり大きくならない点です。
- 応答の最小化が目標の場合、下限は存在しません。下限値は指定しません。
限界は、望ましさの値に影響を与えます。応答の最大化が目標の場合、下限以下のすべての平均応答値の望特性はゼロになります。下限が目標に近づくほど、応答が目標から離れるに従い望特性は急速に減少します。
たとえば、目標値が100の応答があるとします。下限が0で重みが1の場合、応答90の望特性は0.90になります。下限が50で重みが1の場合、応答90の望特性は0.80になります。
目標
Minitabは、自動的に目標値を、メインダイアログに入力した目標値として設定します。応答の目標によって値が変わるように変更したくなるかもしれません。
- 目標値を満たすことが目標の場合、目標値は最も望ましい応答値である必要があります。
- 応答を最小化することが目標の場合、収益逓減点に目標値を設定したくなるかもしれません。応答を最小化する場合、これは、特定の値を下回っても差があまり大きくならない点です。収益逓減点がない場合は、非常に小さい、達成がほぼ不可能と思われる値を目標値にします。すべての応答値は、望特性に1を持つ目標値よりも低くなります。
- 応答を最大化することが目標の場合、収益逓減点に目標値を設定したくなるかもしれません。応答を最大化する場合、これは、特定の値を上回っても差があまり大きくならない点です。収益逓減点がない場合は、非常に大きい、達成がほぼ不可能と思われる値を目標値にします。すべての応答値は、望特性に1を持つ目標値よりも大きくなります。
上限
Minitabでは、上限値が自動的に設定されます。値は応答のタイプによって異なります。
- 蟬：データ内の最大の値
- バイナリ：データで最大の割合
- 多 項：1
応答の目標によって値が変わるように変更したくなるかもしれません。
- 応答を最小化することが目標の場合、上限値を許容範囲の最大値に設定します。
- 特定の値に到達することが目標の場合、上限値を上側規格限界よりも下に設定して、個々の観測値がこの制限より下に確実に収まるようにします。限界は平均応答の予測用なので、平均応答が限界の付近にある場合、個々のデータのいくつかは限界の範囲外にある可能性があります。規格限界がないときは、上限の収益逓減点を使用します。これは、特定の値を上回っても差があまり大きくならない点です。
- 応答の最大化が目標の場合、上限は存在しません。下限値は指定しません。
限界は、望ましさの値に影響を与えます。応答を最小化するか目標に近づけることが目標の場合、この上限以上のすべての平均応答値の望特性はゼロになります。上限が目標に近づくほど、応答が目標から離れるに従い望特性は急速に減少します。
たとえば、目標値が100の応答があるとします。上限が200で重みが1の場合、応答110の望特性は0.90になります。上限が150で重みが1の場合、応答110の望特性は0.80になります。
