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设计混合实验-第2部分

 

 

了解如何：

• 为您的混合实验选择模型类型
  • 了解线性模型和三次模型之间的差异以及选择的影响
  • 了解为什么定义更多的交互会增加所需的运行次数
• 了解JMP自动随机化的重要性
• 了解选择最小运行次数与默认运行次数的影响
• 运行并比较线性模型和Scheffe三次模型
• 预览设计，选择选项（模拟响应，包括运行顺序），然后运行设计
  • 使用Prediction和Mixture Profiler查找与目标相关的响应的最佳设置，然后解释和比较Mixture Profiler结果并使用Prediction Profiler
• 使用预测分析器进行优化
  • 了解如何针对两个响应进行优化
• 了解如何设计包含过程变量的混合实验
  • 了解如何锁定需求并最大程度地满足锁定需求
  • 了解并应用内部约束或不允许的组合

注意：问答时间为19：32、19：45、20：42、37：54和39:07。

资源资源

• 设计混合实验-第1部分
• JMP日志和文件
• 通过定制设计的实验提高性能（30分钟视频-混合示例）
• 使用混合变量确定性数据的空间填充设计的不确定性量化案例研究探索峰会演示文稿和文件
• 分步JMP多因素DOE示例说明和资源
• 配方开发策略：使用JMP®的分步指南Snee和Hoerl所著
• 罗恩·塞尼（Ron Snee）在2017年的PharmaTech文章加快配方开发：QbD原理和战略思考可以减少优化配方所需的时间
• 从技术上讲视频，通过定制设计的实验提高性能

31+分钟基本的美国能源部掌握JMP视频