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JMP DoE-Mischungen – Geben Sie zuvor bekannte Ergebnisse ein

Hallo zusammen,

 

Ich bin neu bei jmp und habe eine Frage an euch alle. Ich versuche herauszufinden, welche Komponenten einer Mischung den größten Einfluss auf eine ihrer physikalischen Eigenschaften haben. Diese Komponenten erscheinen in unterschiedlichen Prozentsätzen (innerhalb eines Bereichs) für verschiedene Endprodukte. Ich habe ein Modell entworfen, das diese Eigenschaft als Y verwendet und das Vorhersageziel zuweist (da ich es messen kann).

Da ich bereits über einige Messungen für unterschiedliche Konzentrationen dieser Komponenten verfüge, habe ich überlegt, ob es eine Möglichkeit gibt, diese Daten in das Modell einzugeben, um mehr Informationen zu erhalten und möglicherweise die Anzahl der erforderlichen zusätzlichen Messungen zu reduzieren.

 

Vielen Dank für Ihre Hilfe!

Betreff: JMP DoE-Mischungen – Geben Sie zuvor bekannte Ergebnisse einOk, das funktioniert! Danke!Betreff: JMP DoE-Mischungen – Geben Sie zuvor bekannte Ergebnisse ein

Sehen Hilfe > Bücher > Versuchsplanung . Dieser kostenlose JMP-Leitfaden enthält viele Informationen über DOE. Ich empfehle Ihnen, das erste Kapitel zu lesen, um einen Überblick über kundenspezifisches Design zu erhalten. Außerdem finden Sie ein Kapitel über Mischungsversuche.

Wir bieten auch komplette Schulungen zur Versuchsplanung an. Sie können den JMP-Schulungslehrplan einsehen Hier .

Stellen Sie weiterhin Fragen – wir helfen Ihnen gerne weiter.

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Es gibt mehrere Möglichkeiten, Ihr Ziel zu erreichen, aber ich denke, dass der einfachste Weg darin besteht, einen zu erstellen Maßgefertigtes Design für diese Mischungskomponenten und ersetzen Sie dann die Läufe im resultierenden Design durch die Kombinationen, die Sie bereits haben. Dann können Sie vermehren Dieses Design wird mit neuen Läufen ergänzt, die die vorhandenen Daten ergänzen.

JMP erstellt Metadaten auf Spalten- und Tabellenebene, wenn Sie ein Experiment entwerfen und eine Tabelle dafür erstellen. Die andere Möglichkeit besteht darin, die vorhandenen Daten einzugeben und die Metadaten manuell zu erstellen. Ich habe das schon oft gemacht, aber es ist eine mühsame Arbeit, deshalb schlage ich den ersten Weg vor.

Ich halte es für eine gute Idee, vorhandene Daten wiederzuverwenden, solange sie für den neuen Zweck qualifiziert werden können. Die vorhandenen Daten reichen möglicherweise nicht aus, um das gewünschte Modell anzupassen, aber eine Erweiterung wird die Daten erheblich verbessern.