カスタムデザインを使用して実験を作成し、応答目標を「最大化」に設定し、上限を7のみ指定したとします。これに基づいて実験データテーブルが生成され、応答値を入力しますが、すべて7より大きい値です。モデルを適合させた後、Prediction Proでカスタムデザインを使用して実験を作成し、応答目標を「最大化」に設定し、上限を 7 と指定したとします。これに基づいて実験データテーブルが生成され、応答値を入力しますが、すべて 7 より大きい値です。モデルを適合させた後、予測プロファイラで、応答の望ましさ設定にデフォルト値が表示されます。最大値は 7 、中間値は 6.5224 、最小値は 6.0448 です。
私の質問は次のとおりです。
中間値（6.5224）と最小値（6.0448）はどのように計算されるのですか？それらを明示的に導き出すことはできますか？
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング実験計画法Re: カスタムデザインを使用して実験を作成し、応答目標を「最大化」に設定し、上限を 7 に指定したとします。これに基づいて実験データテーブルが生成され、応答値を入力しますが、すべて 7 より大きい値です。モデルを適合させた後、予測ではこんにちは、 @CompositeCamel5 さん。
予測プロファイラの望ましさ関数の中値と低値がどのように計算されるかの詳細はわかりませんが、応答データの範囲とその変動性を考慮してデフォルトで計算されると思われます。望ましさプロファイルのデフォルト値は、ドメインの専門知識、目的、および考えられる制約（最適化する応答が複数あり、それらが同じ最適値に収束しない場合のトレードオフ）を考慮していないため、あまり役に立ちません。目標を「最大化」として上限を7に設定しているため、望ましさの高値は自動的に7に設定されます。
予測プロファイラの横にある赤い三角形で、望ましさプロファイル、値、および目的を定義および設定できます。 望ましさを設定して保存すると、応答の「応答制限」列プロパティのデータテーブルに保存されます。
この回答がお役に立てば幸いです。
