In tutta serietà, ho iniziato questa serie di blog come "5 cose", ma ho pensato ad un altro paio dopo aver lanciato il titolo e non volevo cambiarlo.
Se ti stai solo sintonizzando sulla serie, sì, io Potere contare. E, sì, siamo, infatti, su Cosa 6 di 5. Inoltre, ecco un breve riepilogo di ciò che ti sei perso:
- Sto condividendo cinque cose che vorrei che qualcuno mi avesse detto il primo giorno usando JMP (ora sei, immagino).
- Cosa 1: Inizia sempre con un grafico .
- Cosa 2: Il Flusso di lavoro JMP in 4 passaggi tutti dovrebbero sapere.
- Cosa 3: perché il menu Analizza è impostato così com'è.
- Cosa 4: non sottovalutare il Piattaforma di distribuzione .
- Cosa 5: Salva. Tuo. Dannazione. Lavoro!
E ora a...
Il flusso di lavoro 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.Se riesci a ricordare "The Four M's", puoi padroneggiare rapidamente la piattaforma JMP DOE, chiamata Custom Designer. Tipicamente, un DOE classico ( progettazione di esperimenti ) il flusso di lavoro avrà un aspetto simile a questo: innanzitutto determinerai l'obiettivo dell'esperimento, quindi sceglierai i fattori e i relativi livelli, selezionerai la risposta appropriata e come misurarla e sceglierai il design. Quindi eseguirai l'esperimento, raccoglierai e analizzerai i dati ed eseguirai alcune esecuzioni di conferma per verificare i risultati.
Gran parte di questa procedura è riportata dai giorni in cui il DOE veniva eseguito con carta e matita. E, ad essere onesti, in realtà non prepara i professionisti del DOE al successo. È piuttosto raro essere in grado di abbinare i vincoli degli esperimenti moderni con i progetti preconfezionati di 50 anni fa. È una situazione di piolo quadrato / buco rotondo.
Il team di sviluppo di JMP ha riassunto gran parte di questo lavoro in quattro domande e ha trasferito il resto agli algoritmi informatici. Per semplicità, chiamo queste quattro domande "Le quattro M". Sono:
- cosa vuoi misurare ?
- cosa vuoi mossa ?
- Quali relazioni vuoi modello ?
- Che cosa materiali avete?
Nel processo di inserimento del flusso di lavoro DOE in queste domande, gli sviluppatori hanno spostato l'ordine del flusso di lavoro DOE classico in qualcosa che è, a mio avviso, più in linea con il modo in cui gli ingegneri e gli sperimentatori moderni generalmente affrontano un problema. Se riesci a ricordare "The Four M's", puoi padroneggiare rapidamente la piattaforma JMP DOE, chiamata Custom Designer. Diamo un'occhiata a un esempio utilizzando i cookie.
1. Cosa vuoi misurare?
Il processo inizia costringendoti a pensare a quale sarà l'output del set di dati DOE e, per estensione, hai gli strumenti di misurazione necessari per ottenere i dati necessari. Chiunque crei cose riconoscerà l'importanza di questo primo passo: i tuoi strumenti sono pronti? Sai dove sono tutti? Funzionano bene? Questo primo passo è l'equivalente del mettere a posto concetto utilizzato in cucina. Nel caso dei nostri biscotti, faremo solo finta di avere un modo per valutare quanto siano fantastici i nostri biscotti (mangiandoli tutti... per la scienza, ovviamente). Ma potremmo sostituire la friabilità (quanto è friabile), il colore del biscotto (quanto è marrone), la densità (quanto è gonfio), il suo modulo elastico (quanto si piega prima di rompersi)... quello che vuoi. Il punto importante qui è che stiamo pensando a quali dati raccoglieremo prima di ogni altra cosa.
2. Cosa vuoi spostare?
Questa domanda sembra abbastanza semplice, ma qui c'è una ruga che dobbiamo disfare. Ma prima, il flusso di lavoro ti chiede di considerare le cose che consideri importanti. Ora, nel caso di questo esempio, supponiamo di aver trovato un'antichissima ricetta di biscotti con gocce di cioccolato di quando i forni erano alimentati a legna. La ricetta, in generale, dovrebbe essere facile da tradurre in unità moderne. Ma probabilmente mancheranno fattori importanti (temperatura di cottura, tempo di cottura, forma che deve assumere il cioccolato e tipo di farina). Questi sono i fattori che costruiremo il nostro DOE per determinare. Nell'esempio qui sotto, ho aggiunto due fattori continui per il tempo di cottura e la temperatura, e due fattori categorici per vedere se dovremmo usare farina per tutti gli usi o farina per pane e se il cioccolato dovrebbe essere in bocconcini (quello che noi consideriamo come "gocce di cioccolato") o solo una barretta di cioccolato fatta a pezzi (la mia preferenza personale - ne parleremo un'altra volta).
2 (continua). Dove non possiamo andare?
Ora per quella ruga. Quante volte ci imbattiamo in una situazione in cui un DOE classico proporrà un esperimento che sappiamo essere una cattiva idea? O sappiamo che l'esperimento fallirà in modo non informativo o potrebbe provocare un'esplosione o qualche altro evento negativo. In tali casi, gli sperimentatori ridurranno lo spazio di progettazione (riducendo la dimensione del segnale potenziale da quel fattore) o ometteranno l'esperimento problematico. Entrambe le "soluzioni" compromettono l'integrità del DOE. L'area sottostante (denominata Define Factor Constraints) in cui definiamo i fattori ci consente di considerare questi potenziali problemi e progettare una serie di esperimenti che li aggirano senza compromettere il progetto utilizzando DOE vincolati. Ci sono molte informazioni su questo nel documentazione . 
Nel nostro caso, sappiamo che cuocere i nostri biscotti per un tempo troppo breve a bassa temperatura si tradurrà in un pasticcio pastoso e cuocere per un tempo troppo lungo ad alta temperatura si tradurrà in dischi da hockey. Graficamente la situazione si presenta così:
Possiamo definire vincoli lineari (è stato trovato un webinar su come ho fatto i conti Qui ) per escludere tali regioni. L'impostazione per questo vorrebbe l'immagine qui sotto. 
E il DOE risultante sarebbe simile a questo:
3. Quali relazioni vuoi modellare?
Il DOE classico non ti dava la possibilità di scegliere quali relazioni volevi testare. In Custom Designer, lo facciamo. Se desideri solo un'interazione specifica, perché progettare di testarle tutte? Un altro modo di pensare a questo è che la sezione Modello ti consente di tradurre le tue ipotesi sperimentali in relazioni matematiche che gli algoritmi possono capire il modo migliore per testare. Quindi, per i nostri biscotti, dato che abbiamo una vecchia ricetta che descrive come fare l'impasto ma manca qualsiasi informazione su come impostare il forno per la cottura, ci concentreremo su questi punti. Sai che il tempo e la temperatura sono fattori importanti per le proprietà osservate del biscotto. Nella tua testa, potresti convertirlo in alcune ipotesi:
- La temperatura di cottura è importante.
- Il tempo di cottura è importante.
- Il tempo di cottura a una data temperatura è importante.
- Il tempo di cottura potrebbe avere un "punto debole" da qualche parte nell'intervallo che sto considerando.
- La temperatura di cottura potrebbe avere un "punto debole" da qualche parte nell'intervallo che sto considerando.
In Custom Designer, inseriresti i seguenti termini nella finestra di dialogo Modello (nello stesso ordine del primo elenco):
- temperatura di cottura
- tempo di cottura
- tempo di cottura * temperatura di cottura
- tempo di cottura * tempo di cottura
- temperatura di cottura * temperatura di cottura
Sembrerebbe così nella finestra di dialogo: 
4. Quali materiali hai?
DOE è un atto di equilibrio tra esigenze sperimentali e vincoli del mondo reale (principalmente denaro). Il flusso di lavoro JMP DOE consente agli sperimentatori di lavorare con le parti interessate e i responsabili delle decisioni per sviluppare un compromesso tra queste forze opposte e comprendere i compromessi. L'ultima sezione del flusso di lavoro di Custom Design mostra i compromessi tra il modello che stai chiedendo e la quantità di materiale che devi dedicare all'esperimento. Se hai più ipotesi, hai bisogno di più materiale e c'è un limite inferiore al numero di esperimenti che devi eseguire. 
E ora abbiamo terminato il vero penultimo episodio della serie. Il prossimo è quello. Prometto. E, a mio parere, ho salvato il meglio per ultimo.
