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1.
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［実験計画(DOE)］>［カスタム計画］を選択します。
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2.
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「N個の因子を追加」の右側のボックスに「2」と入力します。
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3.
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［因子の追加］>［連続変数］を選択します。
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4.
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［続行］をクリックします。
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5.
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［RSM］をクリックします。
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X1とX2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。
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6.
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7.
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8.
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［計画の作成］をクリックします。
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図5.40 I-最適計画
このI-最適計画では、実験1、4、7、10が中心点です（X1 = 0、X2 = 0）。I-最適計画は、D-最適計画よりも、より多くの点を計画領域の中心に配置する（その結果、端の方の点は少なくなる）傾向にあります。この計画を、D-最適計画のD-最適計画と比較してみてください。
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9.
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「計画の評価」>「予測分散プロファイル」アウトラインを開きます。
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図5.41 I-最適モデルの予測分散プロファイル
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10.
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「計画領域率プロット」アウトラインを開きます。
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計画領域率プロット（左はI-最適計画、右はD-最適計画）の左側のような「計画領域率プロット」が表示されます。領域率が0.95のとき、青い曲線の縦の座標は約0.5です。これは、予測分散が、計画領域の95%において誤差分散の50%を下回ることを意味します。
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1.
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I-最適計画を含む「カスタム計画」ウィンドウで、「カスタム計画」の赤い三角ボタンのメニューから［スクリプトをスクリプトウィンドウに保存］を選択します。
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2.
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この新しいスクリプトウィンドウで、［編集］>［スクリーニングの実行］を選択します。
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3.
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新しい「カスタム計画」ウィンドウで、［戻る］をクリックします。
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4.
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「カスタム計画」の横の赤い三角ボタンをクリックし、［最適化基準］>［D-最適計画の作成］を選択します。
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5.
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6.
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［計画の作成］をクリックします。
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図5.42 D-最適計画
このD-最適計画では、実験1だけが中心点にあります。D-最適計画は、I-最適計画に比べ、多くの実験を計画領域の端の方に配置する傾向があります。I-最適計画には中心実験が4つあったことを思い出してください（I-最適計画）。
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7.
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「計画の評価」>「予測分散プロファイル」アウトラインを開きます。
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図5.43 D-最適モデルの予測分散プロファイル
計画領域の中心における相対的な予測分散は、I-最適計画での0.208333に対し、D-最適計画では0.53562となっています（I-最適モデルの予測分散プロファイル）。つまり、D-最適計画における予測値の相対的な標準誤差は0.732で、I-最適計画のものは0.456です。計画領域の中心において、他がすべて同じでも、D-最適計画に基づく予測応答の信頼区間は、I-最適計画に基づく信頼区間より約60%広くなります。
「計画」アウトラインを見ると、X1=-1, 0, 1とX2=-1, 0, 1との組み合わせとして、全部で9つの計画点があります。D-最適化基準は、これらの9つの各計画点での相対的な予測分散を小さくしようとします。X1とX2のスライダーを-1と1まで動かし、計画領域の端での分散を調べてみましょう。計画領域の端での分散は、D-最適計画のほうが、I-最適計画よりも小さくなるのが普通です。
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8.
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「計画の評価」>「計画領域率プロット」アウトラインを開きます。
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計画領域率プロット（左はI-最適計画、右はD-最適計画）の右側のような「計画領域率プロット」が表示されます。
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9.
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I-最適計画の「計画領域率プロット」内を右クリックします。［編集］>［フレーム内容のコピー］を選択します。
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10.
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D-最適計画の「計画領域率プロット」内を右クリックします。［編集］>［フレーム内容の貼り付け］を選択します。
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図5.45 計画領域率プロット（重ねて表示）
