통지
이제 support.minitab.com을 떠나게 됩니다."
계속하려면 계속을 클릭하세요 :
한 농업 엔지니어는 다섯 가지 요인이 사과 묘목의 성장에 미치는 효과를 조사합니다. 이 엔지니어는 성장의 변동성을 증가시키지 않고 묘목의 성장률을 높이는 요인 설정을 찾기 위해 2-수준 Taguchi 실험을 설계합니다. 또한 실제 온도 및 습도 조건 범위에서 식물 성장률을 증가시키는 요인을 찾기 위해 온도와 습도를 두 개의 잡음 요인으로 처리합니다.
이 데이터를 사용하여 Taguchi 설계 분석 및 Taguchi 결과 예측을 시연할 수 있습니다.
| 워크시트 열 | 설명 |
|---|---|
| 품종 | 사과 묘목의 품종: 1, 2(요인) |
| 빛 | 식물이 받은 빛의 수준: 1, 2(요인) |
| 비료 | 식물에 사용된 비료의 종류: 1, 2(요인) |
| 물 | 식물에 준 물의 양: 1, 2(요인) |
| 물 주기 | 물을 주는 횟수: 1, 2(요인) |
| 시간 | 성장 시간: 3, 5, 7, 9(신호 요인) |
| T1H1 | 온도 수준 1 및 습도 수준 1(잡음 요인)에서 잎의 크기 측정값(반응) |
| T1H2 | 온도 수준 1 및 습도 수준 2(잡음 요인)에서 잎의 크기 측정값(반응) |
| T2H1 | 온도 수준 2 및 습도 수준 1(잡음 요인)에서 잎의 크기 측정값(반응) |
| T2H2 | 온도 수준 2 및 습도 수준 2(잡음 요인)에서 잎의 크기 측정값(반응) |
| 품종 수준 | 예측을 위한 품종 수준(모형 데이터 집합이 있는 사과 묘목 성장의 경우만 해당) |
| 빛 수준 | 예측을 위한 빛 수준(모형 데이터 집합이 있는 사과 묘목 성장의 경우만 해당) |
| 비료 수준 | 예측을 위한 비료 수준(모형 데이터 집합이 있는 사과 묘목 성장의 경우만 해당) |
| 물 수준 | 예측을 위한 물 수준(모형 데이터 집합이 있는 사과 묘목 성장의 경우만 해당) |
이제 support.minitab.com을 떠나게 됩니다."
계속하려면 계속을 클릭하세요 :