시간 제약과 실험 가능성으로 인해 실험 공간을 통한 '최단 경로'인 JMP의 완전히 무작위 화 된 DOE 대신에 관심이 있습니다 (그러나 여전히 가능한 한 무작위 임).
1) 두 개의 연속 실험간에 둘 이상의 매개 변수가 변경되는 경우 수를 최소화
2) 파라미터 내 레벨 간의 다단계 변화를 최소화합니다 (즉, '-1 ~ +1'보다 '-1 ~ 0'및 '0 ~ +1'선호).
3) 추가 실험을 추가하면 1 또는 2를 허용하는 것보다 시간이 덜 걸립니다.
누군가 이것을 시도 / 실험 설계 및 통계 효과에 대한 효과를 연구 했습니까?
(시각화 할 수도 있음 : 20 실험 DOE에서 각 도시에서 샘플을 채취하기 위해 자동차로 10 개 도시를 방문하는 것을 고려하여 실험 목표가 아니라 실험 설계로 사용하려는 휘발유 량을 최소화 함 ).
(현재 JMP 13을 사용하고 있지만 JMP 14 및 15에 액세스 할 수 있습니다).
흥미로운 개념. 당신은 분명히 Custom Design과 Evaluate Design 플랫폼 공간에서 놀고있을 것입니다. 그리고 아마도 JMP 14 또는 15에서 작업을 수행하십시오. 여러 디자인을 서로 효율적으로 비교할 수있는 Evaluate Design 플랫폼이 JMP 14에서 13보다 향상 되었기 때문에 JMP 13과는 달리 JMP 15에서 더 많은 기능이 있습니까? 아직 JMP 15를 보지 못했지만 확실하지 않습니다.
