I dati curvilinei, o "funzionali", sono ovunque. Si verifica ogni volta che misuriamo qualcosa su un continuum, come misurare la temperatura nel tempo, il gradiente di pressione nello spazio o l'assorbimento di radiazioni attraverso la lunghezza d'onda. Nell'immagine sopra, abbiamo la dimensione delle particelle misurata nel tempo durante la macinazione del pigmento per la realizzazione di schermi LCD.
A volte, le forme delle curve che misuriamo sono importanti per noi e vogliamo sapere in che modo la forma della curva è influenzata da determinati fattori. Ad esempio, in che modo la curva delle dimensioni del pigmento nel tempo è influenzata dal modo in cui eseguiamo il nostro processo di macinazione? Questa è una domanda complessa, in parte perché la forma della curva è una cosa complessa. Come facciamo a capire come alcuni fattori potrebbero influenzarlo?
La risposta: progettazione funzionale degli esperimenti. Guarda il video qui sotto per vedere come è fatto JMP .
Questo video presuppone che tu abbia già familiarità con le basi di DOE in JMP . Se non lo sei, dai un'occhiata a questo webinar su richiesta oppure, se hai già JMP e preferisci un'introduzione pratica, JMP's Kit introduttivo DOE .
Grazie, @Parsakarthik1 ! Sono contento che questo ti sia stato utile.
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