Teaser」2010年8月号の記事を翻訳したものです。ポップコーンポッパーと、毎週の「ムービーナイト」におけるその重要な役割について書きました。time)、ポップコーンのブランドの効果について実験しました。いくつかの面白い結果、良い実験から期待されること、さらに多くの興味深い疑問を見つけました。今回は、これらの疑問に答え、「ムービーナイト」が今後何年にもわたってより楽しめるようにするための最高のポップコーンを作る方法を学ぶため、最初の実験計画を拡張します。(同様の結果が図1のこの計画のグラフから導くことができます)。最後の因子、ポップコーンのブランドは統計的に有意とはなりませんでした。主な発見は、中間点を移動させることによって可能となった顕著な曲面でした。曲面は、おいしくできるかどうかは、かき混ぜる時間によってのみ左右されることを示しています。この疑問はさらなる調査を求めます:より少ない作業でよりおいしいポップコーンを作りたいと思わない人はいないでしょう。この疑問に答えるために、2次元モデルに合うように点を追加することによって、曲面に合うように元の因子計画を拡張します。ソフトウェアの計画を拡張することは、とても簡単です。Design」を選びます。フィッティングし、山と谷を探すことで最適なプロセス設定を見つけます。コンピュータが生成した最適なアルゴリズムを使うことが、唯一の方法です。2次元モデルのためのデフォルトの拡張は、4つのモデル点にすることです。これは次のことを示しています。既存のデータにさらに4つの点を追加することによって、どの2次元の区間が中間点を通る曲面を正しくモデル化できるのかを解決することができます。使った計画を評価した後、より高い精度を求めるために6つの点を追加することにしました。計画を構築した後、特にこのような拡張をした後の評価は常に重要なステップです。期間のためである、ということは明らかでした。図1では、新しいモデルにおける曲面を示しています。後では存在しなかったものです。計画では、カーブフィッティングをし、それにより複数レベルの空間の中央にある最大点を見つけることができます。これは直線でフィッティングする2レベル因子計画では行えないものです。かき混ぜるレベルが、最もおいしくて、おいしさを落とさずかき混ぜる時間をより少なくできます。多く試行することの結果です。間には統計的な違いはないと言いました。バーが短くなり、統計的に有意な違いがあることは明らかです。