회귀 모형을 사용한 반응 최적화 도구의 예

기술자들이 태양열 에너지 테스트의 일부로 열량과 일사량을 측정합니다. 한 에너지 엔지니어가 동쪽, 남쪽 및 북쪽 초점 위치에 의해 열량과 일사량이 어떻게 예측되는지 확인하려고 합니다.

엔지니어가 목표량의 태양 복사 에너지를 받으면서 목표량의 열이 발생하도록 초점을 정렬하고자 합니다. 엔지니어는 총 열량과 일사량, 두 반응 모두에 회귀 모형을 적합하고 반응 최적화 도구을 사용하여 두 반응 모두에 허용 가능한 값을 생성하는 예측 변수 설정을 찾습니다.

  1. 표본 데이터태양열에너지테스트.MTW을 엽니다.
  2. 통계분석 > 회귀 분석 > 회귀 분석 > 반응 최적화 도구을 선택합니다.
  3. 일사량행에서 목표값을 선택하고(목적) 목표값750을 입력합니다.
  4. 열량행에서 목표값을 선택하고(목적) 목표값200을 입력합니다.
  5. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

Minitab에서는 두 개의 저장된 모형을 사용하여 모든 반응 변수 값을 최적화하는 예측 변수 설정을 추정합니다. 두 반응의 종합 또는 종합 만족도는 1로, 이는 우수한 솔루션을 나타냅니다.

엔지니어는 그래프에 표시된 값에 초점을 설정하기로 결정합니다. 즉 32.2129에 동쪽, 34.9758에 남쪽, 18.3831에 북쪽을 설정합니다. 세션 창 결과는 이 설정에 대한 예측 반응이 일사량의 경우 750.0, 총 열량의 경우 200.00이라는 것을 나타냅니다. 예측 구간은 이 예측의 정밀도를 나타냅니다.

이 초기 솔루션의 요인 설정은 그림에서 직접 조정할 수 있습니다. 그림의 세로선을 이동하여 요인 설정을 변경하고 반응의 개별 만족도(d)와 종합 만족도가 어떻게 변하는지 검토하십시오.

반응 최적화: 일사량, 열량

파라미터 반응 목적 하한 목표값 상한 가중치 중요도 일사량 목표값 568.55 750 909.45 1 1 열량 목표값 181.50 200 278.70 1 1
솔루션 일사량 열량 종합 솔루션 동쪽 남쪽 북쪽 적합치 적합치 만족도 1 32.2129 34.9758 18.3831 750 200 1
다중 반응 예측 변수 설정 동쪽 32.2129 남쪽 34.9758 북쪽 18.3831
SE 반응 적합치 적합치 95% CI 95% PI 일사량 750.0 34.3 ( 679.3, 820.7) ( 621.8, 878.2) 열량 200.00 5.14 (189.41, 210.59) (179.37, 220.63)
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