Micol Federica Tresoldi, Dow Chemical 수석 연구 통계학자
Xinjie Tong, Dow Chemical 수석 연구 통계학자
이 사례 연구는 실험 설계(DOE) 데이터를 사용하여 최적의 특성을 달성하기 위한 화학 혼합물을 조사합니다. 포뮬레이션 공간은 화학물질 A 유형, 화학물질 B 유형, 화학물질 C 유형 및 화학물질 D 함량의 4가지 입력 변수로 구성됩니다. 처음 두 변수는 각각 화학 물질 A와 B를 만들기 위한 서로 다른 구성을 나타내며, 따라서 범주형 요인과 연속 혼합물 변수로 모두 코딩할 수 있습니다.
실험적 제약으로 인해 범주형으로 처리하는 DOE를 만들었습니다. 그러나 데이터 분석 단계에서 수천 개의 시뮬레이션된 가상 공식을 고려한 후에도 원하는 특성을 충족할 것으로 예측되지 않았습니다. 그 시점에서 유망한 소구역을 식별하려면 공간의 이산성을 극복해야 했습니다. 그래서 우리는 이 두 요인을 연속변수와 혼합변수로 다시 코딩하고 등가 회귀 모델을 도출하고 시뮬레이션을 다시 실행했습니다. 실제로, 특정 가정 하에서 이 코딩 전략을 사용하면 원래 DOE에 없는 누락된 구성을 보간하고 고려할 수 있습니다.
이 프레젠테이션에서는 그래프 빌더와 함께 JMP Pro 16 프로파일러 시뮬레이션 기능을 사용하여 다양한 분야에 적용할 수 있는 공식 공간을 광범위하고 통찰력 있게 탐색하는 방법을 보여줍니다.
