この例では、地面から2つの帯水層まで掘った試錘孔の水の流れに関するデータを使用します。予測値を最適化してみましょう。
1. [ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Design Experiment」フォルダの「Borehole Latin Hypercube.jmp」を開きます。
2. [グラフ]>[カスタムプロファイル]を選択します。
3. 「prediction formula」を選択し、[Y, 予測式]をクリックします。
4. [OK]をクリックします。
図7.3 「カスタムプロファイル」レポート
「ベンチマーク」の値は70.83となっています。「現在のY」も、70.83です。この値は、すべての因子を平均値に設定したときの応答の予測値です。
ここでは、予測値が最適となる因子のX値を調べます。しかし、実際にはモデルの因子の中で試錘孔に関係するものだけが操作可能です。他の因子は制御できません。このため、制御できない因子を平均値でロックし、制御できる因子を最適化します。
注: 因子の記述を表示するには、データテーブルで該当する列を右クリックし、[列情報]を選択します。
5. 「カスタムプロファイル」レポートの中で、R、Tu、Hu、Hl、およびlog10 Rの横の[ロック]チェックボックスを選択します。
6. 「カスタムプロファイル」レポートの[最適化]ボタンをクリックします。
図7.4 最適化された「カスタムプロファイル」レポート
最適化処理を実行すると、応答の予測値は221.66となりました。この221.66という最適値を得るには、RwとKwを最大値に設定し、Lを最小値に設定します。この最適値は、最初のベンチマーク値70.83よりも大きくなっています。