JMP 14.3を使用して、6つの入力変数と3つのレベルでワークフローを最適化しています（データテーブルを含むファイルが添付されています）。 私の考えは、JMPを使用して、6つの変数の最良の組み合わせを取得し、最良の出力結果を得る一方で、実行する実験の数を最小限にすることです。
最良の選択肢は、主な効果を確認するための最終的なスクリーニングデザインを作成することだと私には思えます。 極値（各変数の最小値と最大値）を使用して因子テーブルを定義し、実行する実験のテーブルを作成しました。 生成されたテーブルは17の実験を提案します。
数週間の間に17回の実験を行い、その結果（Y）を添付の表に追加しました。 これらのデータを使用してスクリーニングを調整し、4つの変数が統計的に有意であることを取得しました。 予測プロファイラーで、最適化と望ましさ>望ましさの最大化を選択して、因子の最適な組み合わせを取得しました。
この時点で、いくつか質問があります。
1.有意でない値にはどの値/レベルを選択する必要がありますか？ それらのいずれかを選択できますか？
2.選択した因子の値に基づいて、出力（Y）を予測または推定するモデルを作成したいと思います。 どうすればこれを行うことができますか？ より多くの値をシミュレートできますか？
3.方程式（またはモデルから式）を取得できますか？
どうもありがとうございました。
宜しくお願いします、
ウォーディアム
