복잡한 행동의 시각화
블로그 시리즈에 설명 된대로 Design of Experiments에 대한 심층적 인 탐색을 계속합니다. 왜 DOE인가? 시스템 엔지니어 Phil Kay는 JMP의 시각 도구가 설계 실험의 일부 복잡성을 제거하는 데 어떻게 도움이되는지 살펴 봅니다. Phil은 지난 에피소드에서 주요 요점을 요약 한 후 첫 번째 에피소드에서 소개 한 DOE 사례로 다시 돌아가서 복잡한 행동 문제, 특히 서로 상호 작용할 때 요인이 어떻게 반응하는지 다루기 위해이 문제를 해결했습니다. Phil은 실험 설계와 JMP의 대화 형 시각화, 간단한 데이터 그래프를 통해 복잡한 행동을 이해하는 데 어떻게 도움이되는지 보여줍니다.
원본 블로그 게시물 읽기 여기 .
또한 사례 연구 데이터와 함께 시리즈의 모든 게시물에 대한 링크를 찾을 수 있습니다. 여기 .
왜 DOE인가
