입력 변수 변환을 사용하여 모델 적합성 향상 및 실험 테스트 크기 축소 (일부 모델)!<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />제럴드 피시 (Gerald Fish), Experiorsats 사장
JMP의 커스텀 DOE 디자인 플랫폼은 실험 배치, 구속 조건 적용 등을위한 훌륭한 도구입니다. 그러나 플랫폼은 데이터가 일종의 N 차 다항식 적합성으로 모델링 될 것이라고 가정합니다. 이상 기체 방정식과 같은 일부 시스템 (P = nRT / V)은 다항식이 아닌 방정식 배수를 사용할 수있는 경우 더 적합 할 수 있습니다. 이 백서에서는 사용자 지정 디자이너를 사용하여 실험을 디자인하기 전에 입력 요소를 변환하는 방법을 보여줍니다. 이 변환은 실험의 크기를 실제로 줄일 수 있습니다 (완전한 2 차 모델과 비교). 모델링 방정식의 형식을 추정하는 방법을 보여줍니다 (차원 분석 사용). 입력 요소를 변환하는 방법; 이것이 어떤 종류의 시스템에서 작동 할 수 있는지 (그리고 어떤 종류가 아닌지) 이 메소드의 전형적인 결과. 변환을 시도 할 때 수행 할 작업은 없지만 작동하지 않습니다.
실험 설계
