この例のデータは、Cornell(1990)を脚色したもので、魚のパティの舌触りを最適化するための実験データに基づいています。「ボラ」、「タイ」、「ニベ」の各列は、魚のパティに使われた魚肉に占めるそれぞれの割合を示します。「温度」列は、パティを焼くときのオーブンの温度です。応答変数である「評価」列は、舌触りの良さを測定したもので、高い値が良い評価を表します。データに応答曲面モデルがあてはめられ、そのときの予測式が「予測評価」という列に保存されています。『プロファイル機能』の配合プロファイルを参照してください。
1. [ヘルプ]>[サンプルデータフォルダ]を選択し、「Fish Patty.jmp」を開きます。
2. [グラフ]メニューの[三角図]をクリックします。
3. 「ボラ」、「タイ」、「ニベ」を選択し、[X, プロット]をクリックします。
4. 「予測評価」を選択し、[等高線の計算式]をクリックします。
5. [OK]をクリックします。
6. 「三角図」の赤い三角ボタンをクリックし、メニューから[等高線間を塗りつぶす]>[上を塗りつぶす]を選択します。
図11.8 等高線の計算式を使った三角図
メーカー側は、評価を5以上にしたいと考えています。「温度」のスライダを動かして「予測評価」の等高線の変化を見てみましょう。どの点も、3種類の魚の配合を示しています。どの割合で配合したパティも、焼くときの温度によって評価が異なっています。
この例では、評価が5~5.5の領域が赤色で表示されています。淡い青色が示すのは、評価が4以下の魚が混ざった領域です。華氏400度では、「ボラ」と「タイ」の割合が高く「ニベ」の割合が低い配合が、5以上の評価を受けています。