組成-処理-硬度の関係を理解するための経験的モデルを作成するにはどうすればよいですか？私は、炭酸カルシウム、水、および各化学物質の異なる組成の混合物を使用して、いくつかのディスクを作成しました。 次に、ディスクの硬度と、化学組成が異なるためにディスクIDごとに異なる硬度をテストしました。 今、私の考えは経験的なモデルを作ることです私がすでに調べたディスクのいくつかを使用します。 硬さが私の反応になります。 ここで、JMP-DOEによって経験的モデルを作成して、組成-処理-硬度の関係を理解するにはどうすればよいか知りたいですか？手順は何ですか？ どこから始めればいいですか？
インタラクティブな説明が欲しい
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分析DOEスクリプティングRe：組成-処理-硬度の関係を理解するための経験的モデルを作成するにはどうすればよいですか？こんにちは、
MasteringJMPのDOEチュートリアルのコレクションを見たことがありますか。 https://www.jmp.com/en_us/events/mastering/application-areas/design-of-experiments.html
これらの内容をすばやく確認し、解決しようとしている問題に最も近い1つまたは2つを確認します。
STIPSにはDOEに関するモジュールもありますので、それもチェックしてみてください。 https://www.jmp.com/en_us/online-statistics-course/design-of-experiments.html
Re：組成-処理-硬度の関係を理解するための経験的モデルを作成するにはどうすればよいですか？@HadleyMyersあなたの将来の実験のための良いアドバイスを提供します。 すでにデータがあるようです。 重回帰モデルを使用して、構成因子との関係を説明できます。 データセットによっては、構成の考えられるすべての影響を推定できない場合があります。 DOEは、必要なものすべてを見積もり、学習できることを保証するため、非常に便利です。
構成変数（因子）と応答変数のそれぞれの列を持つテーブルを設定します。 [分析]> [モデルの適合]を選択します。 応答列を選択し、[Y]をクリックします。 要因を選択し、[追加]をクリックします。 [実行]をクリックします。
分析方法に精通しているかどうかわかりませんので、結果についてご不明な点がございましたらお知らせください。
Re：組成-処理-硬度の関係を理解するための経験的モデルを作成するにはどうすればよいですか？ファーハナ、
コミュニティへようこそ。どのような質問から始めましょう。 これは、どうすれば世界平和を達成できるかを尋ねるのと似ています。 提案されたオンライン学習モジュールが役立つ場合がありますが、いくつかのクラスを受講することをお勧めします。 因果関係を発見するための多くのアプローチと「モデル」があります。 誰も正しい人ではなく、率直に言って、そこにたどり着く方法は状況によって異なります。 私は仮説（科学的方法）から始めます。 仮説を立てるのに役立つ手がかりがデータセットにある可能性があります（マークは、既存のデータセットからいくつかの手がかりを得るために回帰を提案していますが、これでも、多重共線性、RSquares、p値、RMSE、残差などの問題を理解する必要があります。など）。 仮説を立てたら、実験を使用してそれらの仮説に洞察を与えることができます。 私はあなたが持っているデータセットから慎重に結論を導き出します。 測定システムを調査しましたか？ 測定誤差を考慮しましたか？ 硬度はディスクと考えて一貫していますか？ 原材料の一貫性を調査しましたか？ CaCO3、H2Oなどを行いました。 al。 1つのソースまたはバッチから来ていますか？ 化学物質を組み合わせるプロセスは何でしたか？ 一貫していますか？ うまくいけば、あなたはアイデアを得るでしょう。 どの要因が硬度に影響を与えるかについてのモデル（より重要で理解）を得る前に調査する必要のある多くの質問があります。
