みんなこんにちは？
やや原初的だが、好奇心が強いもした質問です。
JMPのPopcorn Experimentデータを例に挙げましょう。ご存じの通り、この実験の因子は、カテゴリ型が、連続型二つです。
時間は3-5、Powerは5-10でsettingされています。
デザイン後の実験の結果としての分析、最適化したProfilerを確認すると、次の図のとおりです。
ここでの実験条件に関係なく、Timeの軸拡張すると、次のようなprofilerを得ることができます。
そして、ここでHotspotの Profile at Boundaryを利用して値を見ると、以下の通りです。
今の質問です。
実験の範囲を越えては、引数のレベルをProfilerで確認することができます。次に、実験レベルを越える値での反応値の推定値は、JMPで算出される予測値はありますか？たとえば、赤い線を動かしTimeを8にも持っていくことができます。
第二の質問は、上記の内容が事実であれば、極端な例としてTimeを20までマウスでドラッグしたとき、そのときの反応値と異なる因子の変化や反応の推定値を信頼できるのかについてです。もちろん、実験の範囲外の場合を推定するためには、追加の実験が必要であることを知っています。しかし、すぐに、そのような時間と費用がない場合、ある程度信頼できるが、この質問の核心です。
最後に、この事例では該当がありませんが、最適化をした場合に、所定の実験レベルを越える組み合わせが作られることが通常のでしょうか？たとえば、上記の例ではTimeは、5が最適点です。最適化を実行したとき、5.1が出てくることが可能ゴトインジヨ？実際の顧客事例の場合、0から150までが実験レベルであるが、最適化をしたときに、その引数の最適点は154.61317で決まります。実験の範囲を越えて、最適点の事例が理解できていない。
ありがとうございます。
