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.
물 주기나 교호작용 항은 Taguchi 설계 분석 결과에서 유의하지 않으므로 포함하지 않습니다. 원래 분석에 대한 자세한 내용은 Taguchi 설계 분석(동적) 예에서 확인하십시오.
요인 | 수준 |
---|---|
품종 | 2 |
빛 | 1 |
비료 | 2 |
물 | 2 |
예측 값은 지정된 요인 설정에서 선택한 특성의 적합치를 나타냅니다.예측 값을 사용하여 공정이나 제품에 대한 최적의 결과를 산출하는 요인 설정을 결정할 수 있습니다.적합치는 지정한 모형을 기초로 합니다.
이 결과에는 엔지니어가 선택한 요인 수준에 해당하는 신호 대 잡음비(S/N) 및 기울기의 예측 값이 표시됩니다.
신호 대 잡음비는 7.68268, 기울기는 약 0.9935로 예측됩니다. 다음으로, 엔지니어는 이러한 요인 설정으로 후속 런을 실행하여 모형의 정확도를 검정할 계획입니다.
신호 대 잡음 비 | 기울기 |
---|---|
7.68269 | 0.993496 |
품종 | 빛 | 비료 | 물 |
---|---|---|---|
2 | 1 | 2 | 2 |