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1.
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选择实验设计 > 经典 > 田口数组。
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2.
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3.
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4.
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确保选择 L9-田口以给出内部设计的 L9 正交表。
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5.
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点击 L8 以给出 8 次试验的外表设计。
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6.
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点击继续。
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7.
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现在，假定已经收集到黏着力测度并输入包含缺失数据的列，如完成的田口设计表 (Byrne Taguchi Data.jmp)所示。对于缺失数据的列名，该试验噪声因子的水平（+ 或 –）之前追加有字母 Y。例如，Y--- 是在三个噪声因子设置为其低水平时所取的测量值的列。
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8.
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选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Design Experiment/Byrne Taguchi Data.jmp。完成的田口设计表 (Byrne Taguchi Data.jmp)显示了完成的设计。
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名为 Y 信噪比的列是使用如下公式计算得出的性能统计量。这种情况下使用的是“望大特性”(LTB) 公式，表示为：–10 乘以平方倒数平均值的常用对数：
当所有单个 y 值很大时，该表达式也会很大。
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1.
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在 Byrne Taguchi Data.jmp 数据表中，点击绿色箭头以运行“模型”脚本。
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2.
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点击运行。
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3.
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从“响应均值 Y”红色小三角菜单中选择因子刻画 > 刻画器。
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4.
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从“预测刻画器”红色小三角菜单中选择最优化和意愿 > 意愿函数。
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这将向刻画器添加一行迹线和一列函数设置，如Byrne Taguchi 数据的最佳因子设置所示。默认意愿函数设置为“望大特性”，这正是您要在该实验中实现的目标。有关预测刻画器的更多详细信息，请参见《刻画器指南》手册中的刻画器。
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5.
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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。
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在本例中，干扰和壁厚的设置从 1 改为 2。（请参见预测刻画器和Byrne Taguchi 数据的最佳因子设置）。深度设置从 1 改为 3。粘度设置未更改。这些新设置使信噪比从 24.0253 提高到 26.9075。