Micol Federica Tresoldi，高級研究統計師，陶氏化學
陶新傑，高級研究統計師，陶氏化學
本案例研究使用實驗設計 (DOE) 數據研究化學混合物以實現最佳性能。 配方空間由四個輸入變量組成：化學品 A 類型、化學品 B 類型、化學品 C 類型和化學品 D 含量。 前兩個變量分別代表製造化學品 A 和 B 的不同成分，因此，既可以編碼為分類因子，也可以編碼為連續混合變量。
由於實驗限制，我們創建了 DOE 將它們視為分類。 然而，在數據分析階段，即使考慮了數千個模擬假設公式，也沒有一個預測符合預期的特性。 那時，為了能夠識別有希望的子區域，我們需要克服空間的離散性。 因此，我們將這兩個因素重新編碼為連續變量和混合變量，導出等效回歸模型，並重新進行模擬。 事實上，在某些假設下，這種編碼策略使人們能夠插入並考慮原始 DOE 中不存在的缺失成分。
在本演示中，我們演示瞭如何將 JMP Pro 16 Profiler Simulation 功能與 Graph Builder 結合使用，以對適用於不同領域的公式空間進行廣泛而深入的探索。
