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En la Parte 3 de la serie de Phil Kay de JMP, ¿Por qué hacer? , profundizamos en el diseño de experimentos. Obtenga más información sobre cómo un experimento más pequeño y diseñado puede permitirle conocer su proceso de la manera más eficiente. Utilizando datos de contaminantes del agua con ocho factores clave, Phil le muestra cómo, con más de 4,000 combinaciones solo necesita 26 corridas para determinar la mejor configuración posible para lograr una calidad de agua óptima. Phil también nos muestra cómo el generador de perfiles de predicción puede llevarnos rápida y fácilmente a través de ajustes a todos los efectos lineales y cuadráticos para determinar el efecto en el modelo.
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Y puede encontrar enlaces a todas las publicaciones de la serie, junto con los datos del estudio de caso, aquí .
