<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola a todos,
Soy nuevo en JMP, y solo leo algunos documentos tutoriales sobre el DOE. Mi pregunta es sobre cómo usar mis datos anteriores en el modelado JMP DOE. Estoy ejecutando mi experimento que depende de 6 variables. Ejecuto cada experimento variable por separado. Hasta ahora he realizado pruebas en 4 variables. Y ahora tengo este software JMP. ¿Puedo ingresar mis datos de 4 experimentos de variables y ejecutar modelos de predicción? Si sigo el tutorial del DOE y creé la matriz del DOE para 4 variables, me dan diferentes parámetros de prueba. Así que no sé cómo incorporar mis datos actuales en el modelado JMP.
Si alguien me puede dar un enlace o algunas sugerencias, se lo agradecería.
sushiz: en un sentido muy general, a partir de la poca información que ha proporcionado, puede utilizar cualquier número de métodos de modelado nativos de JMP o JMP Pro. De lo que se dice, lo que has hecho es recopilar lo que yo llamo datos de "casualidad", sin seguir un enfoque DOE más sistemático. La realidad es que esto sucede todos los días en la industria, la sociedad, la atención médica, el gobierno, etc. cuando los procesos se desarrollan como la naturaleza o el dictado del ser humano sin tener en cuenta las propiedades deseables de un enfoque de recolección de datos basado en el DOE.
Existe una amplia variedad de métodos de modelado que se pueden utilizar en este contexto. Este tipo de modelado es el punto dulce de JMP Pro. Los métodos de modelado en JMP Pro, como la recopilación de métodos basados en regresión penalizada en la plataforma de Regresión generalizada, pueden ser muy útiles. ¿O usando la plataforma de los mínimos cuadrados parciales? Otra sugerencia es ver cualquier número de webcasts de Building Better Models o Mastering JMP, JMP On Demand en esta URL:
Webcasts bajo demanda | JMP
Y, por cierto ... si es posible, también recomendaré usar un enfoque basado en el DOE para su proyecto NEXT ... considerando todos los aspectos, hace un análisis y, lo que es más importante, la toma de decisiones prácticas es mucho más eficiente, y generalmente con Mucho menos riesgo a su alrededor.
