本当のことを言うと、私はこのブログ シリーズを「5 つのこと」として開始しましたが、タイトルを提案した後、さらにいくつか思いついたので変更したくありませんでした。
シリーズに興味があるだけなら – はい、私はそうしますできるカウント。 そして、はい、実際、私たちは 5 のうち 6 に取り組んでいます。 また、見逃した内容の簡単な要約は次のとおりです。
- 初日に誰かに言われたらよかったと思う 5 つのことを、 JMP （今は6人かな）。
- 事1：常にグラフから始める。
- 事 2: 4 ステップの JMP ワークフロー誰もが知っているはずです。
- 事柄 3: なぜ分析メニューそのまま設定されています。
- ポイント 4: 過小評価しないでください配信プラットフォーム。
- 事柄 5:保存。 あなたの。 ダン。 仕事！
そしてこれからは…
JMP DOE ワークフロー
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.「4 つの M」を覚えていれば、Custom Designer と呼ばれる JMP DOE プラットフォームをすぐにマスターできます。通常、古典的な DOE (実験計画法) ワークフローは次のようになります。まず実験の目的を決定し、次に因子とその水準を選択し、適切な応答とその測定方法を選択して、計画を選択します。 次に、実験を実行し、データを収集して分析し、いくつかの確認実行を行って結果を検証します。
この手順の多くは、DOE が鉛筆と紙で行われていた時代から引き継がれています。 そして、正直に言うと、DOE 実践者が成功するための準備は本当に整っていません。 現代の実験の制約と 50 年前の既製のデザインを一致させることができるのはかなり珍しいことです。 角ペグ・丸穴の状況です。
JMP 開発チームは、この作業の多くを 4 つの質問に絞り込み、残りをコンピューター アルゴリズムに移しました。 わかりやすくするために、私はこれら 4 つの質問を「4 つの M」と呼びます。 彼らです：
- 何がしたいですか測定?
- 何がしたいですか動く?
- どのような関係になりたいですかモデル?
- 何材料持っていますか？
これらの質問に DOE ワークフローを当てはめる過程で、開発者は、古典的な DOE ワークフローの順序を、私の意見では、現代の技術者や実験者が一般的に問題に取り組む方法により近いものに変更しました。 「4 つの M」を覚えていれば、Custom Designer と呼ばれる JMP DOE プラットフォームをすぐにマスターできます。 Cookie を使用した例を見てみましょう。
1. 何を測定したいのですか?
このプロセスは、DOE データセットの出力がどうなるかを考えることから始まり、ひいては、必要なデータを取得するために必要な測定ツールがあるかどうかを考える必要があります。 ものを作る人なら誰でも、この最初のステップの重要性を認識するでしょう。「ツールの準備はできていますか?」 みんなどこにいるか知っていますか？ それらは正常に動作していますか? この最初のステップは、所定の位置に置いてください料理で使われる概念。 私たちのクッキーの場合は、クッキーがどれほど素晴らしいかを評価する方法があるかのように振る舞うだけです (クッキーを 1 枚ずつ食べることによって…もちろん科学のためです)。 しかし、砕けやすさ（どのくらい砕けやすいか）、クッキーの色（どのくらい茶色か）、密度（どのくらい膨らんでいるか）、その弾性率（壊れるまでにどのくらい曲がるか）などを何でも置き換えることができます。 ここで重要な点は、何よりもまず、どのようなデータを収集するかを考えるということです。
2. 何を動かしたいですか?
この質問は非常に簡単に思えますが、ここには開梱する必要があるしわがあります。 ただし、ワークフローではまず、重要だと思うことを検討するように求められます。 さて、この例の場合、オーブンが薪で焼かれていた時代の非常に古いチョコレートチップクッキーのレシピを見つけたと仮定しましょう。 一般に、レシピは現代の単位に簡単に変換できるはずです。 しかし、重要な要素 (調理温度、調理時間、チョコレートの形、小麦粉の種類) がおそらく欠けているでしょう。 これらは、DOE を構築して決定する要素です。 以下の例では、調理時間と温度に関する 2 つの連続因子と、中力粉と強力粉のどちらを使用するべきか、チョコレートを一口にすべきか (私たちが考えているもの) を調べるための 2 つのカテゴリ因子を追加しました。 「チョコレートチップス」）、または単に砕いたチョコレートバー（私の個人的な好み - これについてはまた別の機会に）。
2 (続き)。 どこへ行ってはいけないのでしょうか？
さて、そのシワについてです。 古典的な DOE が、悪いアイデアであるとわかっている実験を提案するという状況にどれくらいの頻度で遭遇するでしょうか? 実験が有益でない形で失敗するか、爆発やその他の悪いイベントが発生する可能性があることを私たちは知っています。 このような場合、実験者は設計空間を縮小する (その係数からの潜在的な信号のサイズを減らす) か、問題のある実験を省略します。 どちらの「解決策」も DOE の完全性を損ないます。 因子を定義する以下の領域 (因子制約の定義) では、これらの潜在的な問題を考慮し、制約付き DOE を使用して設計を損なうことなく問題を回避する一連の実験を設計できます。 これについてはたくさんの情報があります。ドキュメンテーション。 
私たちの場合、クッキーを低温で短時間焼きすぎると生地がべちゃべちゃになり、高温で長時間調理するとホッケーのパックができることがわかっています。 グラフで表すと、状況は次のようになります。
線形制約を定義できます (計算方法に関するウェビナーが見つかります)ここ) それらの領域を除外します。 この設定は下の図のようになります。 
結果の DOE は次のようになります。
3. どのような関係をモデル化したいですか?
従来の DOE には、テストする関係を選択するオプションがありませんでした。 カスタム デザイナーではそれが可能です。 特定のインタラクションだけが必要な場合、なぜすべてのインタラクションをテストするように設計する必要があるのでしょうか。 これについてのもう 1 つの考え方は、「モデル」セクションを使用すると、実験仮説を数学的関係に変換でき、アルゴリズムが最適なテスト方法を見つけ出すことができるということです。 それで、私たちのクッキーについては、生地の作り方を説明した古いレシピはありますが、焼くためのオーブンの設定方法に関する情報が欠けているため、それらの点に焦点を当てます。 時間と温度がクッキーの観察される特性にとって重要な要素であることはご存知でしょう。 頭の中でそれをいくつかの仮説に変換できます。
- 焼成温度は重要です。
- 焼き時間は重要です。
- 所定の温度での焼き時間は重要です。
- 焼き時間には、私が検討している範囲のどこかに「スイートスポット」があるかもしれません。
- ベーキング温度には、私が検討している範囲のどこかに「スイートスポット」がある可能性があります。
カスタム デザイナーでは、[モデル] ダイアログに次の用語を (最初のリストと同じ順序で) 入力します。
- ベーキング温度
- 焼き時間
- 焼き時間・焼き温度
- 焼き時間 * 焼き時間
- 焼成温度 * 焼成温度
ダイアログでは次のようになります。 
4. どんな材料がありますか?
DOE は、実験のニーズと現実世界の制約 (主に金銭) との間のバランスをとる行為です。 JMP DOE ワークフローを使用すると、実験者は利害関係者や意思決定者と協力して、これらの対立する勢力間の妥協点を開発し、トレードオフを理解することができます。 カスタム設計ワークフローの最後のセクションでは、要求するモデルと実験に費やす必要のある材料の量との間のトレードオフを示します。 仮説が多いほど、より多くの材料が必要になり、実行する必要がある実験の数には下限があります。 
そして今、私たちはシリーズの真の最後から２番目の作品を完成させました。 次はそれです。 約束します。 そして、私の意見では、最高のものを最後に取っておきました。
