该示例使用 Fish Patty.jmp 样本数据表。该数据改编自 Cornell (1990),来自改善鱼肉馅饼的配料的实验。鲻鱼、红鲈和黄花鱼列是混料成分。每个列表示鱼肉馅饼中某鱼类型的比例。温度列是过程变量。它是用于烤馅饼的炉温。等级列是响应,用于衡量配料被认可的程度,值越大表示越好。用响应曲面模型来拟合数据,将预测公式存储在预测等级列中。
1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Fish Patty.jmp。
2. 选择图形 > 混料刻画器。
3. 选择预测等级并点击 Y,预测公式。
4. 点击确定。
图 6.8 “混料刻画器”的初始输出
5. 制造商希望等级能够达到至少 5 级。使用预测等级的滑块控件将等高线移至接近 5 的位置。或者,您还可以在等高线编辑框中输入 5,以将等高线设置为 5。
图 6.9 显示预测等级为 5 的等高线
沿着等高线显示的“上方带点”指示增加预测等级的方向。
6. 在“预测等级”的下限编辑框中输入 5。生成的着色区域代表生成的等级不到 5 级的因子组合。要生产出至少 5 级的馅饼,制造商可以将因子值设置在可行域(未着色区域)中的任意位置。请注意,该区域有较小比例的黄花鱼 (<10%)、中低比例的鲻鱼 (<70%) 和中高比例的红鲈 (>30%)。该区域对应 400 度的烘焙温度。
图 6.10 显示预测等级至少为 5 的等高线着色
7. 移动温度的滑动控件以观测可行域对于不同温度设置是如何变化的。
进一步的分析可能包括:
• 同时优化全部四个因子的响应。请参见定制刻画器或意愿刻画和优化。
• 模拟响应,将其作为因子和模型噪声的随机变异的函数。请参见模拟器。