非線形計画

未知のパラメータに関して非線形であるモデルに対する実験計画を立てる場合には、「非線形計画」プラットフォームを使用してください。非線形モデルに対しても、線形モデルに最適である直交計画を流用することも考えられます。しかし、通常、そのような直交計画は、非線形モデルでのパラメータ推定値がもつ不確定性を最小化する（つまり、推定精度を最大化する）ようにはなっていません。

非線形計画の効率は、未知のパラメータの値に依存します。そのため、最良の計画を見つけるためには、パラメータを事前に知っておく必要があるという問題が生じます。JMPでは、Bayes流の方法を使用して、指定された範囲全体におけるパラメータ値の平均効率を最大化する非線形計画を作成します。これらの範囲を適切に指定するためには、分析対象のシステムについて多少なりとも洞察を得ておく必要があります。

線形モデルと比較した場合、非線形モデルには次のような長所があります。

• モデルを慎重に選択すれば、説明変数のより広い範囲において、より優れた予測ができます。

• たとえば、応答曲面をモデル化する際に、多項式では表すことができない、漸近的に振舞う関係などを表すことができます。

図23.1 非線形モデルの計画点 

目次

非線形計画の概要

非線形計画の例

事前データなしで非線形計画を作成する

事前データを使って計画を拡張する

二項分布に従う応答の計画を作成する

「非線形計画」起動ウィンドウ

「非線形計画」ウィンドウ

因子

パラメータ

計画の生成

計画

テーブルを作成または拡張する

非線形計画のオプション

「非線形計画」の統計的詳細

非線形モデル

最適化基準の動径 - 球法

最適計画を見つけるアルゴリズムについて

より詳細な情報が必要な場合や、質問があるときは、JMPユーザーコミュニティで答えを見つけましょう (community.jmp.com).