你好每个人。
我的姓名是米科尔·特雷索尔迪.
今天我的讲话将要出色地关于编码和连续的和混合物变量
到探索黑莓的这输入空间。
前这跳进入这话题尽管，
ID喜欢到给你的简短的大纲的什么我的推介会会看起来喜欢。
患病的开始经过分享和呈现到你到小的少量的到一般的主意
的什么这目的的这项目曾是和这客观的那曾是驾驶它，
和然后患病的经过阁下到展示这最初的方法
那我们拿最初到追求这客观的。
患病的然后展示你尽管，
那下列的这最初的方法，我们做遇到一些问题。
在那观点在这问题实习,
出色地需要到去后退到这开始的这问题环境，
和尝试到看起来在那从到轻微地不同的看法，
在到方式那我们能人物出去一个备择方案方式
的看着在我们的输入变量。
在正在做这，出色地出色地改变我们的日期结构。
但患病的展示你如何我们能实际上建造一个相等的进行统计模型
在到方式那我们将要笔记出色地在需要的去和收集任何额外的日期，
但实际上我们会有能力的到重新分析精确的相同的日期，
和仍然出色地有能力的到希望克服我们的最初的问题
和寻找一些有用方向到去。
这是这概述的这推介会。
让我开始经过给予你这一般的主意的这项目。
什么时候这客户首次到达出去到我们，他们有某物心里
在条款的拥有一些原料他们需要的到混合一起，
在到方式那这最终的公式展出的一些最佳的特性。
黑莓具体来说，
任何公式曾是去到出色地判断的之上二特性，
和每个的这些特性有到见面一些肯定最优性标准。
作为这只是指出，这问题本身，是预一般的在它是性质。
出色地有一些原料，使用这常见的比喻，
我们能思考关于我们自己在这厨房拥有一些原料
和拥有到人物出去到方式到混合他们。
在方式那，在这结尾，我们的蛋糕将要看起来好的
和还品尝好的。
这是这一般的框架。
现在，点亮我给你一些黑莓细节关于这具体的蛋糕。
这食谱来电为了四原料，
因素到，因素乙，因素C，和因素D .
为了因素到，乙，和C，
实际上这数量到放在这食谱是存在预定的。
我们不有自由那里。
阁下这其他手，什么我们需要到决定尽管
是如何是去到制作那些原料，如果你喜欢。
那里是多种的方法的制作那些原料
因为我们有多种的生的材料那我们能采用
到到达到那些原料。
然后仅有的后拥有这些原料准备好为了使用，
我们能实际上采用他们在这最终的食谱。
这是为了因素到， B、C.
为了因素D阁下这其他手，那里是仅有的一生的材料我们能使用。
仅有的一方式的制作它。
什么我们需要到决定是如何很多
是去到放到因素D在这最终的食谱。
只是到回顾一下，在条款的决定-制作问题，
出色地需要到决定四事物，
如何我们制作因素到，如何我们制作因素乙，
如何我们制作因素C，
和如何很多的因素D是去到放在这食谱。
好的，现在患病的需要到出色地到小的黑莓具体的
在给予你一些黑莓细节
关于如何，什么是这些方法的制作因素到，乙，和C。
这客户，什么时候他们来了到我们，
他们有相对地很少选项在头脑为了这。
为了因素到，他们通缉到考虑二生的材料。
任何一个仅有的使用生的材料A1,或者仅有的使用生的材料A2。
为了因素乙，盎司再次，仅有的二生的材料，乙1和乙2.
这可能的方法的制作因素乙，
它曾是任何一个这二土豆泥混合的乙1和乙2、
或者到50-50混合的乙1和B2.
因素C我们是现在三排材料是可用的为了制作它。
再说一次，要么这三土豆泥混合， C 1、 C 1、 C3,
或者作为到第四选项，是50-50混合的C 1和C 2.
和尊重到这因素D数量，
哪个我是去到表示经过从现在在，经过X 1、
他们通缉到测试四可能的水平。
四可能的金额，五， 10、 15、和20.
关于这回复变量，那些是轻微地黑莓直截了当
在这感觉那我们仅有的有二的他们，
两个都我们的连续的变量。
每个的他们，作为这曾是提及在这开始，
有到见面肯定最优性临界点，最优性标准。
为了Y1有到出色地多于17. 为了Y2有到出色地多于2.6。
现在我们有阁下我们的左边，
我们的输入变量那我们需要到决定如何到演习和各不相同
在制作这食谱。
阁下这正确的边，
我们有这特性那是感兴趣的在。
什么我们。到做曾是
到他提出我们的客户到做设计的实验
在到方式那我们会去出去和制作一些的这些食谱，
制作一些的这些配方和出色地有能力的，从这集日期，
后记录这特性为了[听不清 00:06:32] ,
实际的观察到的配方，
到理解和推断这关系经历
那是链接这输入变量。
如何我们是制作我们的食谱和回复变量。
如何这特性实际上是执行他们自己
为了不同的组合的这输入。
最终那这客观的的这项目曾是在事实，
到人物出去无论那里曾是一个最佳的食谱，
意义到食谱那谁的特性
两个都遇见他们的各自最优性标准。
给定这构架，给定这环境，
现在它是漂亮的清除那X 1是去到出色地到定量的多变的。
但如何关于因素到，乙，和C？
给定这事实那我们能混合这些生的材料。
是我们去到对待他们作为绝对的或者是我们去到对待他们作为数字？
在这实习,因为这客户曾是特别感兴趣的在
观察这表现的这些具体的作曲的这生的材料
为了制作这各种各样的因素到，乙，和C，
我们。到容纳他们的要求和编码的他们作为绝对的变量
在到方式那我们是当然那那些具体的作曲
是去到展示向上在这设计的实验。
再次，绝对的变量方法那，和在这家园，
每个等级的这绝对的对应到到可能的方式
的制作这成分或者因素。
我们结尾向上和三绝对的变量
和二，三，和四级别分别。
现在，轮流出去那实际上
这绝对的编码方法曾是还漂亮的有帮助的在这讨论
的如何我们通缉到指定这统计模型
那，在原则，曾是应该到，
或者在至少假定到出色地综合的足够的
到描述和捕获这关系经历
之间这因素和这回应，这特性。
为了这客户，曾是特别简单的
为了拥有这绝对的编码到确认和指定
什么交互类型轮流WHO他们是期待到如果它是
在条款的解释和出色地相关的在解释这关系。
这最终的统计模型
那我们结束了向上指定这设计的实验，
包括的主要的效果，二-方式互动，全部的他们，
二次的和立方体条款为了这继续多变的
和这添加的这相互作用的这二次的和一的这因素。
现在，的课程，
我们还有一些约束在这数字的实验可用的。
因为我们明显地不有无穷数量的资源，
我知道我们放到约束的51运行，
和这是这美国能源部那联合管理计划给了我们
有能力的到估计这统计模型我们只是指定的，
和还出色地有能力的到出色地之内这限制条件
那阁下我们的资源。
现在和这，这仅有的事物那曾是左边到做
曾是去和制作这51配方。
想象那是极好的快的，和一切是魔法，
和我们有已经得到枪
和制成全部的我们的关系集日期。
现在我们是在好的形状为了
估计这高斯模型那我们指定的。
这些是这结果为了这第一个属性，Y 1.
我们能如果它是那那里是到漂亮的好的合身之间预测和实际的价值观。
到也是，如果我们看起来在这指标，这报告，这模型概括，
那些看起来漂亮的满意的。
这相同的是真的如果我们看起来在现在在这第二财产Y2,
再次，漂亮的好的合身。
我们是快乐的和我们的楷模，和我们思考我们做过到好的工作
在捕获这关系。
现在记住那什么我们真的想到发现是，在事实，
那里是任何最佳的食谱那能见面两个都标准为了我们的特性。
如何是我们去到做这？
如何是我们去到建立如果这样的到最佳的食谱存在或者不是？
出色地，在JMP Pro 16，这是到极好的简单的任务，
因为我们能模拟数千的潜在的备择方案食谱
经过使用这分析器特征选项。
为了每个的这些假想食谱，
我们能自动地有在这相同的桌子
这预料到的意思是价值为了这二特性，
我知道那它来了超自然和极好的简单的
到如果它是如果那里是任何最佳的食谱。
只是到给你一个主意如何快的那是，
这想到展示你居住，如何我们能做这。
这是我的美国能源部绝对的桌子，在哪里这有我的因素到，乙，和C。
X1是我的仅有的定量的输入变量。
这有我的记录的价值观为了这二特性， Y1和Y2。
现在想象一下那我们有已经跑步这模型，估计的模型
和已保存这预言公式为了这二变量这里。
我们能去这里和强调这些二列。
去到图形，选择分析仪，
和然后放那些二预言公式在这是预言公式盒子
和点击好的。
这是这通常方式我们得到到分析器对话盒子。
在事实，我们能,容易地玩大约和改变这各种各样的，
但级别的这输入在到方式那我们能实际上如果它是
如何这影响我们的预测为了这二特性。
然而，什么这想到展示你今天
是如何我们能实际上问，去到这红色的三角形，
问联合管理计划到输出到随机的桌子，和我们能制作它作为大的作为我们喜欢。
我是去到开始和30,000行，只是到开始，
患病的展示你，如果它是，
没有真的，拿了不时间为了联合管理计划到给我们这30,000行
在哪里每个桌子，在哪里每个排对应到到假想食谱
那我们没有一定见过在这美国能源部。
这是这力量的拥有这特征在杰普,
那我们能探索这输入空间在字面上地不时间。
现在，如果我们是感兴趣的在看到
无论那里是一食谱那是最佳的，
然后我们能去这里，图形建筑商，
和放这预测性的价值观为了Y1,预测性的价值观为了Y2。
和然后只是到援助我们的可视化，
我是去到放到垂直的轴
在一致的这最佳的临界点为了Y2,
和同样地水平的线标记这最佳的临界点为了Y1。
这上象限表示这最佳的地区，
因为两个都特性是满意的这最优性标准。
很遗憾，那我们能如果它是从这里
那我们不寻找任何食谱那是，在事实，
有能力的到满足两个都这标准。
这是喜欢，好的，笔记非常好的消息。
现在点亮我去后退到我的推介会非常快的。
我们能如果它是，在事实，
那我们不有任何特性线这象限
和这快乐的绿色的笑脸。
什么做我们做在这观点？
做我们给向上？ 的课程笔记。
什么我们能做是，在事实，去后退到这开始的这问题
和尝试到如果它是如果我们能改变任何的我们的最初的选择
那我们第一次制作在接近这问题。
在特别的，你可能出色地回忆那我们是未定
无论我们会对待这因素到，乙，和C
作为绝对的或者作为数字。
我知道做我们有治疗过的他们作为绝对的。
我知道做，因素到作为存在到绝对的变量，和二水平，
任何一个仅有的使用A1或者仅有的使用A2。
然而，因为在事实，这客户是打开
到混合这生的材料到制作因素到。
我知道那曾是一个选项。
然后什么我们能思考的
是替代这因素到和多变的
那现在这称呼A1内容，哪个是到定量的变量，
哪个代表如何很多的A1我是去到放
进入这混合物的A1和A2 为制作因素到。
这翻译，
这转换之间绝对的级别和数值价值观，
它是几乎即时。
如果我是仅有的使用A1,我是去到使用100%的A1在我的混合物。
我知道这能队列A1内容到出色地平等的到一。
阁下这对面的边，如果我是仅有的使用A2，
这方法那这有零A1内容在我的混合物，
和所以A1内容是去到出色地平等的到零。
你可能有猜到了那隐含地，
我们是还定义A2内容到出色地平等的到1 - A1内容。
但我们不真的需要那
因为我们是仅有的看着在二混合物变量。
为什么是我们正在做这？
出色地，这优势是清除。
和因素A，
我们是受约束的在看着在任何一个A1内容到出色地平等的到零或者一。
现在那是考虑到继续编码，
这A1内容能拿任何价值之间零和一。
这，的课程，
代表一个巨大的跳在这灵活性的我们的模型
和一个无穷在这感觉那现在我们是打开
到字面上地无穷黑莓混合物和无穷黑莓方法的制作因素A。
同样地，因素乙是绝对的和三水平。
我知道做它是到过这方式，
编码的仅有的B1,仅有的B2或者50-50混合。
但下列的这相似的逻辑，
我们能现在介绍至B1内容，连续的多变的。
到获得，这转换是去到出色地确切地这相同的。
50-50混合的乙1和乙2将要出色地转换的在0.5
因为我是使用50 %的乙1和50 %的乙2.
再次，乙2 内容是1 - B 1 内容。
到获得，这优势是那是笔记边界到跳从零到0.5,
或者到零到一一定，
但我们能探索这所有的光谱的价值观
从零到一。
因素C是可能黑莓棘手,
因为我们做有三可能的生的材料到混合向上。
到t这实习,
我们需要到介绍笔记只是一，但实际上三连续的变量
那除了存在连续的，有还这混合物限制。
含义在全部次，他们需要到出色地某物到一。
但这转换
之间这级别的因素C和这三新的混合物变量
如下确切地这相同的逻辑。
那是极好的简单的。
这是只是到可视化的如何我们做这转换的这水平。
这是如何这美国能源部点那我们已经有这日期尊敬的。
我们不需要任何事物别的。
是座位之内这连续的编码空间。
现在，这仅有的黑莓
。脚步在通过从这绝对的编码
到使用到连续的编码是如何，在事实，
我们转变这这统计模型
那我们使用到设计这实验和然后到分析这日期。
如何是我们去到做这？
出色地，这更轻松方式是到只是做它在许多小的脚步。
什么是去到做是开始和我们的主要的效果模型，
到小的经过小的在这不同的因素。
我们开始和因素A，哪个有仅有的二水平。
现在在这连续的编码，什么是去到放是A1内容。
是仅有的去到放这线性学期的这A1内容。
在事实，我们仅有的有一系数为了因子A在这类别编码模型。
同样地，现在是去到有一单身的系数为了A1内容。
现在如果你不相信我，这，它是一个相等的模型。
我是去到展示你到夫妻的例子。
想象一下我们想到人物出去
这影响的使用仅有的A2为了制作因素A，
然后那方法那A1内容是零。结尾。
从这绝对的编码模型，
是去到只是看起来在这截距学期，
因为这额外的学期指的是到什么时候我们使用A1。
阁下这其他边，
为了连续的编码模型，
是去到放这截距，的课程，
和然后这A1内容系数，但现在我们将要乘它经过零
因为A1内容是零。
不是甚至正在做任何数学，
你能真的如果它是那这些二数字是确切地这相同的。
相似地，如果我们想到如果它是,什么是这影响的使用仅有的A1
现在在这时间， A1内容是去到出色地平等的到一。
现在为了绝对的，
我是去到和向上这截距学期加这因子A系数符合
会计为了这不同之处和这级别的这因素。
阁下这其他虽然侧面，
我们是去到总是包括这截距。
到t这观点，出色地乘这A1内容系数经过一
因为这内容是一。
再说一遍，不甚至任何数学，
这二数字这里是这相同的作为这二数字这里。
确切地相等的。
现在和因素乙，我们有三水平。
如何是我们去到做那？
出色地，因为它有三水平，现在我们不能只是添加这线性学期，
但我们还需要到添加这二次的学期。
我们有二系数前，和是去到有二系数
现在也和这连续的编码。
到获得，如果你不相信我，这是一个相等的模型，
我们可以工作出去在至少一例子，哪个作品确切地作为前和。
如果这仅有的有B2、B 1 内容在零，
方法那二系数是去到有零重量
在计算这影响。
所以这二数字是仅有的只是二那阿瑞斯,在事实这相同的。
我是笔记去到去进入这再次，
仅有的乙1是相等的到B1内容平等的到一。
这最多有趣的是，
这那在至少需要你到做一些总结。
在哪里乙1内容是去到出色地0.5,因为我们是考虑到50-50混合。
你能核实容易地
那这些二数字这里总结向上
是相等的到这其他边的这方程
在哪里我们放0.5和0.5平方，
因为现在我们的乙1 内容是平等的到0.5。
现在为了因素C，我们有四水平。
我们特别记住，我们有三可能的生的材料。
我们有到介绍三混合物变量。
每一个时间我们做有到交易和混合物变量事物，
它是轻微地复杂的
因为他们变得完美清洁工和任何持续的学期。
在推杆这C 1、 C 2、和C 3、
这和的他们删除或者需要我们到删除这持续的学期。
但其他比那，一切如下漂亮的很多这相同的。
我们有三系数这里，
和是仍然去到有三系数这里
因为我们有四、但我们是得到红色的的这截距。
我知道仍然这相同的平衡。
到获得，我是笔记去到去阿特拉维索全部的这例子，
但你是黑莓比欢迎到看起来在这幻灯片离线
和查看那那些阿瑞斯,在事实，给出你总是这相同的答案。
这些是全部这例子。
现在和我知道很多工作，我们有成立这转换的这主要的影响。
如何我们实际上转变每个分离因素
进入使用这新的连续的变量？
现在我们的原来的模型，尽管，包括黑莓比只是主要的影响。
在事实，我们有这二-方式互动。
现在这主意这里是那每一个时间因子A出现，
我是去到代替它与A1内容。
每一个时间因素乙出现，
我是去到代替它
和这两个B1内容和乙1内容平方。
同样地为了因素C，
我是去到代替它和这四条款那我有放这里。
这相同的持有什么时候我是相互作用和X 1、
和一切是非常很多在这相同的味道，
逻辑上如下这相同的方案。
这仅有的警告那你想到出色地意识到的的
和出色地特别细心关于
是那每一个时间你相互影响到三混合物变量，
在哪里那些是你的三混合物变量，
那些主要的效果那你起初有现在需要到出色地排除从这模型，
否则，这模型惯于出色地可行的。
那是这仅有的警告那你需要到出色地小心关于。
其他的比那，是准备好到去。
我们已经得到我们的相等的连续的模型。
现在什么我们能做是，在事实，再次，核实那一切是仍然相同的。
这得到确切地这相同的预测，
任何一个使用这绝对的编码或者去和使用这连续的编码。
现在你可能问我，为什么是你去进入我知道很多麻烦
和去，正在做我知道很多信息如果事物是确切地相同？
出色地，这优势是即时到如果它是，
和你能真的欣赏它如果你开始看着在这分析器。
这是这分析器，如何它看起来，什么时候你使用这绝对的编码。
你有到跳之间这不同的水平。
你不有这最微弱的主意什么能发生在之间。
随着连续的编码于其他手，
那是确切地什么你能做。
你能探索方式黑莓的这不同的可能的方法
的制作这各种各样的原料因素A，乙，和C
在到方式那前它曾是只是出去的界限。
在技术的条款，方法那我们有方式黑莓力量的插值。
这不作为自由的，的课程。
什么你支付，这价格的是在事实，
那你是隐含地制作一些假设。
这假设问候这方式那这各种各样的新的连续的变量
那我们有介绍是有关的到这回应。
在到方式，我们是隐含地假设那
这关系之间到1 内容和我们的特性是线性。
这关系之间B1C内容是二次和我知道向前。
如果你思考那那些假设不真的抓住在你的家园，
然后的课程，这所有的程序是可疑的。
你不想到追求这。
但如果你不有任何原因为什么你不会相信这，
或者在至少为什么你不会在至少探索这可能性，
然后，现在我们能去后退和做这相同的锻炼
和探索再次这输入空间，但和方式黑莓灵活性。
再次，让我们如果它是如果我们能寻找那一个最佳的食谱
和这新的连续的混合物编码。
如何是去到做？ 出色地，确切地相同的方法。
我要去使用这联合管理计划分析器特征
和使用这模拟和如果它是如果我们能寻找任何事物。
现在点亮我去这里。
这是我的美国能源部连续的桌子。
连续的，因为现在你能如果它是那
这些是全部编码的作为连续的变量。
他们有这蓝色的三角形下一个到他们自己。
这C 1、 C 2、 C 3是还这些星星,
表明那他们是编码的作为混合物变量在JMP。
现在想象那再次，
我们有已经已安装我们的模型和这合身模型平台游戏。
我们已保存我们的预言公式现在和这连续的编码。
什么是去到做相同的事物，
图形分析仪，选择那些，和这里我们去。
这里是我们的预言分析器。
现在我们能玩方式黑莓和这分析器和如果它是全部不同的组合
没有拥有到跳之间不同的选项。
现在，盎司再次，红色的三角形，输出随机的桌子。
只是为了制作事物公平的，我是去到问3,000行。
再次，不时间，字面上地眨的一个眼睛。
联合管理计划给出你3,000排桌子
在哪里现在每个食谱都是一遍，抱歉。
每一行是再次，到潜在的假想食谱
那我们没有真的看到,一定见过在我们的美国能源部
但它仍然可行的，
因为它仍然尊重这约束那我们有在这开始。
盎司再次，
到人物出去无论某物好的是发生的事情，
或者在至少无论之内这30,000配方，
我们做寻找某物那是最佳的。
我是去到构造这相同的图形。
现在你能如果它是那我们的点是全部分散的和是笔记对齐不再了。
再次，配件这轴只是到援助我们的可视化。
这是这好的事物。
和这方式的编码和看着在黑莓的这输入空间，
我们做寻找很少配方那似乎到出色地有希望。
的课程，我们需要到保持在头脑那这我们的预测性的价值观。
一切是仍然依靠阁下我们的日期，阁下我们的统计模型分析，
但是仍然黑莓有希望比前。
我们做寻找某物在这最佳的地区定义的经过这些二轴。
迅速地，去后退到我的推介会，
这想到画到最终的结论这里，
哪个是，在事实，那，使用这绝对的编码，
我们不能寻找任何食谱那在至少阁下这预测性的边，
可以，在事实，见面两个都这最优性标准。
出色地，盎司我们转动到，
理解出去如何到队列这些不同的绝对的变量
进入连续的和混合物变量
和开发这联合管理计划力量的给予我们数千和数千的配方，
我们做寻找到很少那在事实见面这眼镜。
我们是快乐的那在至少我们可以去后退到我们的客户说，
看，反而的给予向上阁下你的项目，
尝试到制作这些配方和如果它是如何，在事实，
无论这实际的特性做见面你的标准或者不是，
但在至少它给出我们一些方向的改进在哪里到去。
和这， ID喜欢到结尾我的推介会。
谢谢我的同事，童新杰
和全部的我的合作者在陶氏化学化学。
谢谢你，全部的你为了观看我的推介会。
患病的出色地黑莓比快乐的
到回答任何问题你可能有在这观点。
谢谢你。
