Sérieusement, j'ai commencé cette série de blogs par "5 choses", mais j'ai pensé à quelques autres après avoir lancé le titre et je ne voulais pas le changer.
Si vous ne faites que vous connecter à la série - oui, je peut compter. Et, oui, nous sommes, en fait, sur la Chose 6 sur 5. Voici également un bref récapitulatif de ce que vous avez manqué :
- Je partage cinq choses que j'aurais aimé que quelqu'un me dise le jour 1 en utilisant JMP (maintenant six, je suppose).
- Chose 1 : Commencez toujours par un graphique .
- Chose 2 : Le Flux de travail JMP en 4 étapes tout le monde devrait savoir.
- Chose 3 : Pourquoi le menu Analyser est configuré comme il est.
- Chose 4 : Ne sous-estimez pas Plateforme de distribution .
- Chose 5 : Sauvegarder. Ton. Merde. Travail!
Et maintenant à...
Le flux de travail JMP DOE
If you can remember "The Four M's," you can quickly master the JMP DOE platform, called Custom Designer.If you can remember "The Four M's," you can quickly master the JMP DOE platform, called Custom Designer.If you can remember "The Four M's," you can quickly master the JMP DOE platform, called Custom Designer.If you can remember "The Four M's," you can quickly master the JMP DOE platform, called Custom Designer.Si vous vous souvenez des « Quatre M », vous maîtriserez rapidement la plate-forme JMP DOE, appelée Custom Designer. Typiquement, un DOE classique ( conception d'expériences ) ressemblera à ceci : vous déterminerez d'abord l'objectif de l'expérience, puis vous choisirez les facteurs et leurs niveaux, sélectionnerez la réponse appropriée et comment la mesurer, et choisirez la conception. Ensuite, vous exécuterez l'expérience, collecterez et analyserez les données, et effectuerez des analyses de confirmation pour vérifier les résultats.
Une grande partie de cette procédure est un report de l'époque où le DOE était fait avec un crayon et du papier. Et, pour être honnête, cela ne prépare pas vraiment les praticiens du DOE à réussir. Il est assez rare de pouvoir faire correspondre les contraintes des expériences modernes avec des conceptions prédéfinies d'il y a 50 ans. C'est une situation cheville carrée/trou rond.
L'équipe de développement de JMP a résumé une grande partie de ce travail en quatre questions et a déplacé le reste vers des algorithmes informatiques. Pour plus de simplicité, j'appelle ces quatre questions "Les Quatre M". Ils sont:
- Qu'est-ce que vous voulez mesure ?
- Qu'est-ce que vous voulez se déplacer ?
- Quelles relations voulez-vous modèle ?
- Quoi matériaux as-tu?
Dans le processus d'intégration du flux de travail DOE à ces questions, les développeurs ont déplacé l'ordre du flux de travail DOE classique vers quelque chose qui, à mon avis, correspond davantage à la façon dont les ingénieurs et expérimentateurs modernes abordent généralement un problème. Si vous vous souvenez des "Quatre M", vous maîtriserez rapidement la plate-forme JMP DOE, appelée Custom Designer. Prenons un exemple utilisant des cookies.
1. Que voulez-vous mesurer ?
Le processus commence par vous obliger à réfléchir à ce que sera la sortie de l'ensemble de données DOE et, par extension, avez-vous les outils de mesure nécessaires pour obtenir les données nécessaires. Quiconque fabrique des objets reconnaîtra l'importance de cette première étape : vos outils sont-ils prêts ? Savez-vous où ils sont tous ? Sont-ils en bon état de fonctionnement ? Cette première étape est l'équivalent de la mise en place notion utilisée en cuisine. Dans le cas de nos cookies, nous allons simplement prétendre que nous avons un moyen d'évaluer à quel point nos cookies sont géniaux (en mangeant chacun d'entre eux... pour la science, bien sûr). Mais nous pourrions remplacer la friabilité (à quel point il est friable), la couleur du biscuit (à quel point il est brun), sa densité (à quel point il est gonflé), son module d'élasticité (à quel point il se plie avant de se casser) ... tout ce que vous voulez. Le point important ici est que nous pensons avant tout aux données que nous allons collecter.
2. Que souhaitez-vous déplacer ?
Cette question semble assez simple, mais il y a une ride enveloppée ici que nous devons déballer. Mais d'abord, le flux de travail vous demande de considérer les choses que vous considérez comme importantes. Maintenant, dans le cas de cet exemple, supposons que nous trouvions une très ancienne recette de biscuits aux pépites de chocolat datant de l'époque où les fours étaient au feu de bois. La recette, en général, devrait être facile à traduire en unités modernes. Mais des facteurs importants (température de cuisson, temps de cuisson, forme que doit prendre le chocolat et type de farine) vont probablement manquer. Ce sont les facteurs que nous allons construire notre DOE pour déterminer. Dans l'exemple ci-dessous, j'ai ajouté deux facteurs continus pour le temps et la température de cuisson, et deux facteurs catégoriels pour déterminer si nous devons utiliser de la farine tout usage ou de la farine à pain et si le chocolat doit être en morceaux (ce que nous considérons comme "pépites de chocolat") ou juste une barre de chocolat hachée (ma préférence personnelle - plus à ce sujet une autre fois).
2 (suite). Où ne pouvons-nous pas aller ?
Maintenant pour cette ride. Combien de fois nous retrouvons-nous dans une situation où un DOE classique proposera une expérience dont nous savons qu'elle est une mauvaise idée ? Soit nous savons que l'expérience va échouer de manière non informative, soit qu'elle pourrait entraîner une explosion ou un autre événement néfaste. Dans de tels cas, les expérimentateurs réduiront l'espace de conception (en réduisant la taille du signal potentiel de ce facteur) ou omettent l'expérience problématique. L'une ou l'autre "solution" compromet l'intégrité du DOE. La zone ci-dessous (étiquetée Définir les contraintes factorielles) où nous définissons les facteurs nous permet de considérer ces problèmes potentiels et de concevoir une série d'expériences qui les contournent sans compromettre la conception en utilisant des DOE contraints. Il y a beaucoup d'informations à ce sujet dans le Documentation . 
Dans notre cas, nous savons qu'une cuisson trop courte de nos biscuits à basse température entraînera un désordre pâteux, et qu'une cuisson trop longue à haute température entraînera des rondelles de hockey. Graphiquement, la situation ressemble à ceci :
Nous pouvons définir des contraintes linéaires (un webinaire sur la façon dont j'ai fait le calcul se trouve ici ) pour exclure ces régions. La configuration pour cela aimerait l'image ci-dessous. 
Et le DOE résultant ressemblerait à ceci :
3. Quelles relations souhaitez-vous modéliser ?
Le DOE classique ne vous donnait pas la possibilité de choisir les relations que vous vouliez tester. Dans Custom Designer, nous le faisons. Si vous ne souhaitez qu'une interaction spécifique, pourquoi concevoir pour les tester toutes ? Une autre façon de penser à cela est que la section Modèle vous permet de traduire vos hypothèses expérimentales en relations mathématiques que les algorithmes peuvent trouver la meilleure façon de tester. Donc, pour nos cookies, puisque nous avons une vieille recette qui décrit comment faire la pâte mais qu'il manque des informations sur la façon de configurer le four pour la cuisson, nous allons nous concentrer sur ces points. Vous savez que le temps et la température sont des facteurs importants pour les propriétés observées du cookie. Dans votre tête, vous pourriez convertir cela en quelques hypothèses :
- La température de cuisson est importante.
- Le temps de cuisson est important.
- Le temps de cuisson à une température donnée est important.
- Le temps de cuisson peut avoir un "sweet spot" quelque part dans la plage que j'envisage.
- La température de cuisson peut avoir un "sweet spot" quelque part dans la plage que je considère.
Dans Custom Designer, vous placeriez les termes suivants dans la boîte de dialogue Modèle (dans le même ordre que la première liste) :
- température de cuisson
- temps de cuisson
- temps de cuisson * température de cuisson
- temps de cuisson * temps de cuisson
- température de cuisson * température de cuisson
Cela ressemblerait à ceci dans la boîte de dialogue : 
4. Quels matériaux avez-vous ?
Le DOE est un acte d'équilibre entre les besoins expérimentaux et les contraintes du monde réel (principalement de l'argent). Le flux de travail JMP DOE permet aux expérimentateurs de travailler avec leurs parties prenantes et décideurs pour développer un compromis entre ces forces opposées et comprendre les compromis. La dernière section du flux de travail de conception personnalisée montre les compromis entre le modèle que vous demandez et la quantité de matériel que vous devez consacrer à l'expérience. Si vous avez plus d'hypothèses, vous avez besoin de plus de matériel et il y a une limite inférieure au nombre d'expériences que vous devez effectuer. 
Et maintenant, nous avons terminé la véritable avant-dernière entrée de la série. Le prochain c'est ça. Je promets. Et, à mon avis, j'ai gardé le meilleur pour la fin.
