<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />워크숍 2 : DOE (Statistische Versuchsplanung)
제 1 장 : 산업계 Anwendungen anhand eines Trainingsbeispiels의 Split Plot Experimente (Thomas Mühlenstädt, WL Gore)
Beispiels "Boomerangdose"와 함께 Teil des Workshops에서 Systematik von Split Plot Experimenten erklärt를 사용합니다. Bei Split Plot Experimenten gibt es zwei unterschiedliche Arten von Faktoren : Einfach zu verändernde und schwer zu verändernde. Um dieser Situation Rechnung zu tragen, werden die Experimente in Blöcken durchgeführt. Kovarianz Struktur als bei nicht geblockten Experimenten에서 죽는다. Das Beispiel der Boomerangdose spiegelt diese Problemstellung realistisch wieder und kann für Trainings leicht benutzt werden.
Teil 2 : JMP (Silvio Miccio, Procter & Gamble)를 사용하여 복제 된 실험 설계에서 분산 효과의 식별 및 모델링
Bei der Klassischen Anwendung von DOE geht es meist darum ein Model zu erstellen das es erlaubt die Lage (Location) einer Zielgröße vorherzusagen. Es gibt aber auch Problemstellungen, ähnlich dem Robust Parameter Design, die es erforderlich machen nicht nur die Lage sondern auch die Streuung (Dispersion) der Zielgröße zu modellieren bzw. vorherzusagen. JMP에서 kann man 위치 및 분산 모델 in der Plattform : Fit Model, Personality : Loglinear Variance erstellen.
Inhalte des Workshops :
- 신드 위치 및 분산 효과
- Welche Versuchspläne sind anwendbar
- 전위차 분산 효과에 대한 식별
- 위치 및 분산 모델링 모델 len mit JMP
- kann schief gehen이었다
- Hinweise zu weiterführender Literatur
Ablauf des Workshops :
- Grundlagen
- JMP 라이브 데모 (문자 – 사출 성형)
- Workshop mit Praxisbeispiel (mit Unterstützung nach Bedarf)
- Diskussion / Fragen
Loglinear Variance Model erstellen möchten sollten einen Laptop auf dem JMP installiert ist mitbringen. Die JMP Dateien und ein 수동 erhalten die Teilnehmer vor dem Workshop.
