响应限示例

Coffee Data.jmp 样本数据表（位于 Design Experiment 文件夹中）包含执行的用于优化咖啡浓度的实验结果。有关该实验设计和分析的完整说明，请参见咖啡浓度实验。

1.	选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Design Experiment/Coffee Data.jmp。

2.	在“表”面板中，点击实验设计对话框脚本旁边的绿色小三角。

“实验设计对话框”脚本会重新创建当时在创建 Coffee Data.jmp 中的实验设计时所用的“定制设计”对话框。

3.	打开“响应”分级显示项。

4.	关闭“定制设计”窗口。

5.	在 Coffee Data.jmp 样本数据表中，选择浓度列，然后选择列 > 列信息。

6.	在“列属性”列表中选择“响应限”。

‒	“目标”设置为匹配目标值。

‒	缺少“重要性”。缺少“重要性”时，JMP 将给定分析中的所有响应视为具有相等的“重要性”值。因此，JMP 为浓度分配“重要性”值 1。

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7.	选择显示为图形参考线选项。

点击确定。

9.	在 Coffee Data.jmp 数据表中，点击简化模型脚本旁边的绿色小三角。

10.

点击运行。

浓度的意愿函数显示在图中“意愿”的正上方。显示该图是因为数据表包含浓度的“响应限”列属性。“预测刻画器”还为浓度的下限和上限显示参考线。

11.	按住 Ctrl 键并点击“意愿”对应的浓度图。

‒	JMP 确定“中”值为您在“响应限”列属性中指定的“高”限值和“低”限值的中点值。

‒	因为“目标”设置为“匹配目标值”，JMP 将“中”值对应的“意愿”设置为 1。

‒	JMP 将“高”值和“低”值对应的“意愿”设置为很小的数，即 0.0183。

‒	显示“浓度”的意愿函数的刻画器中的意愿图显示 JMP 如何使用“浓度”的“响应目标”窗口中所示的意愿值。浓度的意愿函数在低值和高值范围之外时基本为 0，随着浓度接近目标值 1.3，意愿值逐渐增加到 1。“重要性”值设置为 1，因为模型中只有一个响应。

12.	点击取消以退出窗口。

13.	从“预测刻画器”红色小三角菜单中选择最优化和意愿 > 最大化意愿。

时间和咖啡豆的量的设置随即更新，以显示使浓度的意愿函数最大化的因子设置。但是，很多其他设置也可以使意愿函数最大化。有关如何标识使意愿函数最大化的其他设置的信息，请参见《刻画器指南》手册中的等高线刻画器。