JMP (R) Pro 14 (2019-EU-45MP-068)를 이용한 구속 혼합 및 혼합 공정 실험을위한 분석 전략레벨 : 중급
직무 기능 : 분석가 / 과학자 / 엔지니어
산업 : 제조
Philip Ramsey, 노스 헤이븐 그룹 (North Haven Group) 및 뉴 햄프셔 대학교 (University of New Hampshire)의 소유주이자 교수
공정 / 제품 개발 또는 개선에 중요 함에도 불구하고 제한된 혼합물 및 혼합 공정 실험은 지역 및 선형 제약으로 야기 된 큰 효과 상관 관계 때문에 분석하기가 어려웠습니다. 종종 부 풀림 예측 분산이있는 적합하지 않거나 큰 overfit 모델이있는 작은 언더 フィット 모델이 선택되었습니다. JMP Pro의 일반화 된 회귀 플랫폼의 고급 모델 선택 방법을 사용하면 잠재적 인 혼합 효과의 큰 세트를 맞추고 평가할 수 있습니다. pruned forward, LASSO 또는 모든 가능한 모델과 같은 모델 선택 기법은 잠재적 효과의 수가 실험적 시도 (과포화) 횟수를 초과하는 경우에도 대규모 후보군에서 최상의 효과 집합을 찾아냅니다. 지역 및 선형 제약 조건을 모두 갖춘 10 가지 구성 요소 혼합 실험을 사용하여 일반화 된 회귀가 큰 혼합 모델 (예 : Scheffe 전체 큐빅)을 평가하고 중요한 영향의 하위 집합을 식별 할 수있는 방법을 보여줍니다. overfitting을 방지하기위한 Gotwalt and Ramsey (2018)의 자동가 열기 방법이 설명되어 있습니다. 우리는 복잡한 혼합 과정 요소 실험을 분석하기 위해 동일한 방법을 사용합니다. 이야기는 주로 라이브 JMP 분석 및 토론입니다. 맞춤 디자인에서 혼합 또는 혼합 공정 실험을 생성하는 방법에 대해서도 설명합니다.
