JMP 14.3을 사용하여 6 개의 입력 변수와 3 개의 수준 (데이터 테이블이있는 파일이 첨부 됨)으로 워크 플로를 최적화하고 있습니다. 내 생각은 JMP를 사용하여 최상의 출력 결과를 제공하지만 최소한의 실험을 수행하는 6 개의 변수의 최상의 조합을 얻는 것입니다.
가장 좋은 선택은 주요 효과를보기위한 최종 선별 디자인을 만드는 것 같습니다. 극단 값 (각 변수에 대한 최소값과 최대 값)으로 요인 테이블을 정의하고 수행 할 실험 테이블을 만들었습니다. 생성 된 표는 17 개의 실험을 제안합니다.
몇 주 동안 17 개의 실험을 수행했으며 첨부 된 표에 결과 (Y)를 추가했습니다. 이 데이터로 스크리닝을 조정했으며 4 개의 변수가 통계적으로 유의하다는 것을 얻었습니다. 가장 최적의 요인 조합을 얻기 위해 예측 프로파일 러에서 최적화 및 만족도> 만족도 최대화를 선택했습니다.
이 시점에서 몇 가지 질문이 있습니다.
1. 중요하지 않은 값에 대해 어떤 값 / 수준을 선택해야합니까?. 그들 중 하나를 선택할 수 있습니까?.
2. 선택한 요인 값을 기반으로 출력 (Y)을 예측하거나 추정하는 모델을 만들고 싶습니다. 어떻게 할 수 있습니까? 더 많은 값을 시뮬레이션 할 수 있습니까?.
3. 방정식 (또는 모델에서 공식)을 얻을 수 있습니까?.
대단히 감사합니다.
친애하는,
Wardiam
