このバージョンのヘルプはこれ以降更新されません。最新のヘルプは https://www.jmp.com/support/help/ja/15.2   からご覧いただけます。


2.
「N個の因子を追加」の右側のボックスに「2」と入力します。
図5.35 「因子」アウトラインに2つの連続尺度の因子と1つのブロック因子を追加
5.
[続行]をクリックします。
デフォルトの実験回数は12です。これにより、「因子」アウトラインのブロック因子X3の水準が3つになります。X3のブロックあたりの実験数を4としたため、実験数の合計が12回なら、ブロック数は3になります。
6.
[RSM]をクリックします。
7.
[OK]をクリックして、メッセージを閉じます。
X1X2の2次までの項がモデルに追加されます。[RSM]ボタンをクリックしたので、推奨される最適化法がD-最適化基準からI-最適化基準に変わります。これは、後で「計画の診断統計量」アウトラインで確認できます。
図5.36 「モデル」アウトラインで応答曲面効果を指定
メモ: 乱数シード値(第 8 步)と開始点の数(第 9 步)を設定すると、以下の数値例と同じ結果が得られます。同じ結果でなくても良い場合は、これらの手順は不要です。
8.
(オプション)「カスタム計画」の赤い三角ボタンのメニューから[乱数シード値の設定]を選択し、「1415408414」と入力して[OK]をクリックします。
9.
(オプション)「カスタム計画」の赤い三角ボタンのメニューから[開始点の数]を選択し、「21」と入力して[OK]をクリックします。
10.
[計画の作成]をクリックします。
11.
「計画の評価」>「計画の診断統計量」アウトラインを開きます。
図5.37 「計画の診断統計量」アウトライン
12.
[テーブルの作成]をクリックします。
図5.38 ブロック因子を含む計画テーブル
13.
計画のデータテーブルの左上にあるテーブルパネルで、「モデル」スクリプトの横にある緑の三角ボタンをクリックします。
図5.39 「モデルのあてはめ」ウィンドウ
ブロック因子(X3)は主効果としてモデルに含まれています。
X3に関する交互作用はモデルに含まれていません。
その他の5つの効果は、X1X2の2次応答曲面モデルを構成しています。