ゼロが限界である場合の予測プロファイラーの負の数<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />3つの材料が一定である8つの混合物のカスタムDoEを添付しました。モデルを実行すると、予測プロファイラーは実際の最大値の範囲内で最大値Y1とY2を予測します。しかし、望ましさを最小化すると、負の値になります。これらの数値をどのように取得し、予測が実際の低い応答値を大幅に下回るのを防ぐにはどうすればよいですか？
Re：ゼロが限界の場合の予測プロファイラーの負の数ふらふら、
Prediction ProfilerのYの数値は、モデルの予測式から取得されます。 パラメータ推定値を見ると、推定されたモデルを確認できます。 特定のケースでは、レプリケーションがないため、モデルはデータに完全に適合します。 ただし、Y応答を最小化しようとすると、予測プロファイラーは設計空間を検索し、予測されたYが負の場所を見つけます。
線形回帰は連続応答を想定しているため、線形回帰に関する限り、負の値で十分です。 予測を肯定的な結果のみに制限する場合は、その制限を適用できる別のモデリング手法を使用する必要があります。 ただし、ここでの本当の原因は、負のY予測を提供する組み合わせが外挿であるということです。 Yを最小化する場所は、AではなくX1 Type = Bであることを除いて、テーブルの最初の条件セットです。 その組み合わせを実行したことはありません。 X1のレベルが低い場合、X1 Type = Bに切り替えると、応答が低下します（予測プロファイラーを参照）。 この場合、負の値を与えるのに十分低い。 傾向は、収集したデータに示されているものですが、すべての組み合わせが収集されたわけではないため、外挿につながります。 私の推測では、実際にその条件を実行すると、非常に低いY値が得られます。
