Micol Federica Tresoldi，高级研究统计师，陶氏化学
陶新杰，高级研究统计师，陶氏化学
本案例研究使用实验设计 (DOE) 数据研究化学混合物以实现最佳性能。 配方空间由四个输入变量组成：化学品 A 类型、化学品 B 类型、化学品 C 类型和化学品 D 含量。 前两个变量分别代表制造化学品 A 和 B 的不同成分，因此，既可以编码为分类因子，也可以编码为连续混合变量。
由于实验限制，我们创建了 DOE 将它们视为分类。 然而，在数据分析阶段，即使考虑了数千个模拟假设公式，也没有一个预测符合预期的特性。 那时，为了能够识别有希望的子区域，我们需要克服空间的离散性。 因此，我们将这两个因素重新编码为连续变量和混合变量，导出等效回归模型，并重新进行模拟。 事实上，在某些假设下，这种编码策略使人们能够插入并考虑原始 DOE 中不存在的缺失成分。
在本演示中，我们演示了如何将 JMP Pro 16 Profiler Simulation 功能与 Graph Builder 结合使用，以对适用于不同领域的公式空间进行广泛而深入的探索。
