使用JMP（R）Pro 14（2019-EU-45MP-068）進行約束混合物和混合物過程實驗的分析策略等級：中級
工作職能：分析師/科學家/工程師
行業：製造業
Philip Ramsey，北黑文集團和新罕布什爾大學的所有者和教授
雖然對於工藝/產品開發或改進很重要，但受限制的混合物和混合物工藝實驗由於區域和線性約束引起的大的效應相關性而難以分析。通常選擇具有缺乏擬合的小型欠裝模型或具有膨脹預測方差的大型過度擬合模型。利用JMP Pro的廣義回歸平台中的高級模型選擇方法，現在可以擬合和評估大量潛在混合效應。模型選擇技術（例如修剪前向，LASSO或所有可能的模型）允許人們從大量候選者中找到最佳效果子集，即使潛在效應的數量超過實驗試驗的數量（過飽和度）。使用區域和線性約束的10組分混合實驗，我們演示了廣義回歸如何評估甚至大型混合模型（例如，Scheffe全立方）並確定重要的效應子集。示出了用於防止過度擬合的Gotwalt和Ramsey（2018）的自動驗證方法。我們使用相同的方法來分析複雜的混合過程因子實驗。講座主要是實時JMP分析和討論。還討論了在定制設計中生成混合物或混合物過程實驗。
