小明只剩下最后一步了。现在，他只需要找出最优组合，然后再预测最优组合情况下的Y的一些统计信息，就可以告一段落了。
理论上，小明可以手动列出一个数学表达式来计算最优组合。不过，一如既然的，小红出现了……
采用Minitab的“响应优化器“功能可以很方便的进行相关的预测。
对于小明的案例，Y（好吃程度得分）应该是越大越好……选择“最大化“，然后点击确定即可。
现在，我们得到了下面的图形。最优组合已经用红色字体给出。盐的量（2g）＋胡椒粉的量（4g）＋油的量（20g）是最优组合。最优组合情况下，Y的（点）预测值=7.7781（好吃程度平均）。
针对这个结果，有两个问题需要进一步说明。
因子D”翻炒时间“应该如何设置？
由于对Y没有明显的影响，所以，D应该按照“最经济”的准则进行设置。“翻炒时间“8分钟 VS 9分钟，哪个更经济呢？这个……
这个最优预测的精确度如何？
这个问题，需要结合Minitab会话窗口的一些辅助信息来讨论。
对于Y（好吃得分评价），有“拟合值“、”95%置信区间“、”95%预测区间“等信息。下面，我们来逐一解释这些结果的含义。
拟合值就是（点）预测值，这是依据DOE的数学模型得到的。需要注意的是，这个值在实际应用中意义并不大。
(7.527, 8.030)是”95%置信区间“，如何理解这个区间？假定，小明打算对最优组合做很多次验证。比如，做1000次验证（注意：每次验证的输出Y是随机20个人的打分平均值）……会得到1000个Y，然后计算1000个Y的平均值（记为Ybar）。那么，有95%的信心确认，Ybar应该在(7.527 , 8.030)的范围内波动。
(7.263, 8.293)是”95%预测区间“，如何理解解这个区间？假定，小明打算对最优组合做1次验证。（注意：这次验证的输出Y是随机20个人的打分平均值）……会得到1个Y。那么，有95%的信心确认，这个Y应该在(7.263 , 8.293)的范围内波动。
确认了结果之后，小明把获得的“最优组合”加入“标准化作业指导书”，然后交给厨师长安排执行。但是……
作者寄语：DOE是很实用的工具，但是在应用层面各种各样的注意事项很少被提及。因此我写了这个系列的文章，希望能给大家提供一些应用层面的经验分享。如果有兴趣学习更深入的DOE工具应用方法，可以参加2019年5月11日~5月19日的黑带大师班（价格：33000RMB，地点：上海）。这个黑带大师班，由新加坡国立大学的吴桐毅教授和董润桢教授主讲，我期待师弟师妹们的到来……
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