JMP DoE Mixtures - ingrese resultados conocidos previamenteHola todos,
Soy nuevo en jmp y tengo una pregunta para todos ustedes. Estoy tratando de hacer una mueca para saber qué componentes de una mezcla tienen el mayor efecto en una de sus características físicas. Estos componentes aparecen en% diferente (entre un rango) para diferentes productos terminados. He diseñado un modelo utilizando esta propiedad como la Y y asignando el objetivo de predicción (ya que puedo medirlo).
Como ya tengo algunas mediciones para diferentes concentraciones de estos componentes, me preguntaba si hay alguna forma posible de ingresar estos datos en el modelo para que tenga más información y tal vez para reducir el número de mediciones adicionales necesarias.
¡Gracias por tu ayuda!
Re: JMP DoE Mixtures - ingrese resultados conocidos previamenteOk eso funciona! ¡Gracias!Re: JMP DoE Mixtures - ingrese resultados conocidos previamenteVer Ayuda > Libros > Diseño de experimentos . Esta guía gratuita de JMP contiene mucha información sobre el DOE. Le recomiendo que lea el primer capítulo para obtener una descripción general del diseño personalizado. También encontrarás un capítulo dedicado a los experimentos de mezcla.
También ofrecemos formación completa para el diseño de experimentos. Puedes revisar el currículum de formación JMP. aquí .
Sigue publicando preguntas, estamos aquí para ayudarte.
Re: JMP DoE Mixtures - ingrese resultados conocidos previamenteHay un par de formas para lograr su objetivo, pero creo que la forma más fácil es crear un diseño personalizado para estos componentes de la mezcla y luego reemplace las ejecuciones en el diseño resultante con las combinaciones que ya tiene. Entonces puedes aumentar Este diseño con nuevas corridas que complementarán los datos existentes.
JMP crea metadatos a nivel de columna y tabla cuando diseña un experimento y crea una tabla para él. La otra forma es ingresar los datos existentes y crear los metadatos a mano. Lo he hecho muchas veces, pero es un trabajo tedioso, así que sugiero la primera forma.
Creo que es una gran idea reutilizar los datos existentes siempre que puedan ser calificados para el nuevo propósito. Los datos existentes pueden ser inadecuados para ajustar el modelo deseado, pero el aumento mejorará los datos considerablemente.
