II最適化は通常、一連のトレードオフとなります。私たちの場合、モデルのグラフを見ることから始め、数値的な最適化のそれぞれの応答で目標を設定しました。必要があることがわかります。予測ノードを使って、これらの2つの可能なソリューションの予測を比較しました。範囲でいうと、ほぼ1となるぐらい味と食感が悪くなります。常にかき混ぜることが解決策であることを発見しました。増えることを受け入れなければなりません。ポップコーンのブランドは関係ないことを確認したため、お金を節約するために安いポップコーンで済ませることができます。図1の3次元サーフェスプロットをもう一度見てください。この曲がったグラフは、すなわち最適化において私たちが見つけた解決策を間違いなく支持しています。おいしいポップコーンは高いレベルでかき混ぜ、余熱をしないことで達成できます。応答曲面計画を拡張することは、曲面をモデル化することを可能にし、計画空間の中央で何が起きているかをより把握することができます。条件が中間点にフィットするために必要であることを発見しました。言い換えると、かき混ぜるという因子が曲面を作り、余熱は作らないということです。最小にすることができるが、それは味と食感をあまりにも落とすため、するべきではないことも発見しました。応答曲面法を使って、システムをより特徴付け、プロセスの知識を高めることができました。今回の場合、最初の結論が正しいことを確認しました。余熱なしで常にかき混ぜることが最善の方法です。ポッパーを眺めているだけのことは二度としないはずです。重要なことは、大好きな夜「ムービーナイト」から最高のものを引き出す自信を持てるようになったことです。