ダウケミカル、シニアリサーチ統計家、Micol Federica Tresoldi
Xinjie Tong、シニアリサーチ統計家、ダウケミカル
このケーススタディでは、実験計画法（DOE）データを使用して、化学混合物を調査し、最適な特性を実現します。 配合スペースは、化学物質Aタイプ、化学物質Bタイプ、化学物質Cタイプ、および化学物質D含有量の4つの入力変数で構成されます。 最初の2つの変数は、それぞれ化学物質AとBを作成するための異なる構成を表しており、そのため、カテゴリ要因と連続混合変数の両方としてコード化できます。
実験的な制約のため、それらをカテゴリとして扱うDOEを作成しました。 ただし、データ分析の段階では、何千ものシミュレートされた架空の定式化を検討した後でも、それらのいずれも目的の特性を満たすとは予測されませんでした。 その時点で、有望なサブリージョンを識別できるようにするには、空間の離散性を克服する必要がありました。 そこで、これら2つの因子を連続変数と混合変数として再コーディングし、同等の回帰モデルを導出して、シミュレーションを再実行しました。 実際、特定の仮定の下では、このコーディング戦略により、元のDOEに存在しない欠落している構成を補間および検討することができます。
このプレゼンテーションでは、JMP Pro 16プロファイラーシミュレーション機能をグラフビルダーで使用して、さまざまな分野に適用可能な定式化スペースの広範囲で洞察に満ちた調査を実現する方法を示します。
