반응 최적화 도구

최적화 그림

최적화 그림은 변수가 예측 반응에 어떤 영향을 미치는지 보여줍니다. 셀은 다른 모든 변수가 고정된 상태로 유지되는 동안 해당 반응 변수 또는 복합 바람직도가 변수 중 하나의 함수로 어떻게 변하는지 보여줍니다.

새 예측 변수 설정에 대한 바람직성을 검사하려면 빨간색 선을 끌거나 예측 변수의 열 위에 값을 입력합니다. +를 선택하여 플롯의 테이블에 솔루션을 추가합니다. 솔루션에 대한 예측 테이블을 생성하려면 솔루션을 선택한 다음 플롯 메뉴에서 선택합니다 예측 .

훈련 데이터에 결측값이 있는 변수의 경우 결측값 기호는 변수에 대한 플롯의 오른쪽에 있습니다. 사용자 지정 솔루션에서 누락된 값을 지정하려면 설정을 오른쪽으로 끕니다. 또 다른 방법은 범주형 변수의 수준에서 결측값을 선택하거나 연속 변수의 모든 값을 삭제하는 것입니다.

모수

Minitab의 모수 표에는 각 반응에 대한 설계 모수가 표시됩니다. 이 결과를 검토하여 표시된 설계 모수가 올바른지 확인하십시오.

목적, 하한, 목표값, 상한 및 가중치의 선택에 따라 각 개별 반응의 만족도 함수가 정의됩니다. 중요도 모수는 만족도 함수를 단일 종합 만족도로 결합하는 방법을 결정합니다.

변수 범위

Minitab에서는 예측 변수의 범위를 표시합니다. 또한 이 표에는 분석에 변수에 대한 결측값이 포함되어 있는지 여부도 표시됩니다. 이러한 결과를 검사하여 분석에서 올바른 영역을 사용했는지 확인합니다.

보류 값 또는 제한조건을 지정하면 분석에서 예측 변수의 범위를 제한합니다. 그렇지 않으면 연속 변수의 범위는 훈련 데이터의 최소값에서 훈련 데이터의 최대값까지입니다. 범주형 변수의 범위는 훈련 데이터의 모든 수준입니다.

솔루션

Minitab에서는 분석의 각 솔루션에 대한 예측 변수 값, 적합 값 및 복합 바람직도를 표시합니다. 솔루션의 수는 플롯 생성을 위한 사양 결과 에 따라 다릅니다.

응답 예측

Minitab에서는 이 표의 변수 설정을 사용하여 최적화 절차에 포함된 모든 반응에 대한 적합치를 계산합니다. 분석을 제대로 수행했는지 확인하려면 이 표를 사용하십시오.

처음 실행할 반응 최적화 도구때 테이블에는 알고리즘이 식별하는 최적 값이 표시됩니다. 분석에서 여러 해를 지정하는 경우 최적 값은 솔루션 1에 대한 것입니다. 그래프에서 변수 설정을 변경하고 을 선택하면 예측Minitab에서 새 설정으로 표를 만듭니다.

그래프 옵션