実験データの分析

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「Bounce Data.jmp」を開きます。

「Bounce Data.jmp」ファイルには実験結果が含まれます。

2. 「モデル」スクリプトを実行します。

「モデル効果の構成」リストの主効果の後ろには「&応答曲面」がついています。この接尾辞は、主効果が応答曲面効果であることを示します。これにより、「標準最小2乗」レポートの下に「応答曲面」レポートが生成されます。

3. ［実行］をクリックします。

図11.6 「あてはまりの悪さ」および「効果の検定」レポート 

あてはまりの悪さを示唆する証拠は見当たりません。なお、「効果の検定」レポートを見ると、高次の項（シリカ*シランおよびシラン*シラン）を除くすべての項のp値が0.0001以下であることがわかります。図11.6の表の解釈については、『基本的な回帰モデル』のあてはまりの悪さ(LOF)および効果の検定を参照してください。

4. 「応答曲面」の開閉アイコンをクリックし、レポートを開きます。

5. 「正準曲率」の横にある開閉アイコンをクリックします。

図11.7 「応答曲面」レポート 

レポートの冒頭にある「係数」表には、パラメータ推定値が簡潔に行列形式で表示されています。最初の3つの列には2次項の係数が表示され、最後の列は、線形項（1次項）に対する係数です。予測式を数式で見たい場合には、「応答 反発係数」の赤い三角ボタンをクリックし、［推定値］>［予測値の表示］を選択します。

「解」レポートには、臨界点（最大値・最小値・鞍点のいずれか）の座標が表示されます。今回の例では、臨界点は（最大値や最小値ではなく）鞍点であり、その鞍点の座標は計画領域の範囲外にあります。

「正準曲率」レポートには、効果の固有値と固有ベクトルが表示されます。このレポートから曲面の曲率の性質と方向について把握できます。第1次元目の固有値（62.9095）は大きな正の値になっています。このことは、第1主成分の方向では下に凸になっていることを示しています。また、第1次元目の固有ベクトルを見ると、特に曲がり具合が大きいのは「シリカ」の方向であることが分かります。第3次元目の固有値（−74.9584）は大きな負の値になっています。このことは、第3主成分の方向では上に凸になっていることを示しています。また、第3次元目の固有ベクトルを見ると、特に曲がり具合が大きいのは「硫黄」の方向であることが分かります。

図11.7の応答曲面分析の詳細は、『基本的な回帰モデル』の応答曲面モデルの例を参照してください。

次に、予測プロファイルと等高線プロファイルを使用して最適な設定を見つけます。