Bonjour tout le monde.
Mon nom est Micol Tresoldi.
Aujourd'hui mon parler volonté Bien à propos codage avec continu et mélange variables
à explorer mûres de le saisir espace.
Avant LE saut dans le sujet cependant,
Identifiant comme à donner ton bref contour de quoi mon présentation serait regards comme.
Je vais commencer par partage et en présentant à toi à petit peu de à général idée
de quoi le objet de le projet était et le objectif que était conduite il,
et alors Je vais passer Hon à présent le initial approche
que nous a pris initialement à poursuivre ce objectif.
Je vais alors montrer toi cependant,
que suivant ce initial approche, nous faire rencontre quelques problème.
À que indiquer à le problème des stages,
Bien besoin à aller dos à le début de le problème paramètre,
et essayer à regards à que depuis à légèrement différent perspective,
dans à chemin que nous peut Les figures dehors un alternatives chemin
de regarder à notre saisir variables.
Dans faire ce, Bien Bien modifier notre date structure.
Mais Je vais montrer toi comment nous peut en fait construire un équivalent aux statistiques modèle
dans à chemin que nous volonté note Bien dans besoin de en allant et collecter n'importe lequel supplémentaire date,
mais en fait bien être capable à réanalyser exact même date,
et toujours Bien capable à avec un peu de chance surmonter notre initial problème
et trouver quelques utile directions à aller.
Ce est le aperçu de le présentation.
Laisser moi-même commencer par donnant toi le général idée de le projet.
Quand le clients première portée dehors à nous, ils avait quelque chose à l'esprit
dans termes de ayant quelques ingrédients ils nécessaire à mélanger ensemble,
dans à chemin que le final formulation exposé quelques optimal propriétés.
Mûres spécifiquement,
n'importe lequel formulation était en allant à Bien jugé sur deux propriétés,
et chaque de ces propriétés avait à rencontrer quelques certain optimalité critères.
Comme LE juste déclaré, le problème lui-même, est pré- général dans c'est naturel .
Bien avoir quelques ingrédients, en utilisant le commun analogie,
nous peut pense à propos nous-mêmes dans le cuisine ayant quelques ingrédients
et ayant à Les figures dehors à chemin à mélanger eux.
Dans chemin que, à le fin, notre gâteau volonté regards bon
et aussi goût bien.
Ce est le général cadre.
Maintenant, allumé moi-même donner toi quelques mûres détails à propos ce spécifique gâteau.
Le recette appels pour quatre ingrédients,
Facteur À, Facteur B, Facteur C, et Facteur D.
Pour Facteur À, B, et C,
en fait le montant à mettre dans le recette est être prédéterminé.
Nous ne le faites pas avoir liberté là.
Hon le autre main, quoi nous besoin à décide cependant
est comment étaient en allant à faire ceux ingrédients, si toi comme.
Là sont plusieurs façons de fabrication ceux ingrédients
parce que nous avoir plusieurs brut matériaux que nous peut employer
à arriver à ceux ingrédients.
Alors seulement après ayant ces ingrédients prêt pour en utilisant,
nous peut en fait employer eux dans le final recette.
Ce est pour Facteur À, B et C.
Pour Facteur D Hon le autre main, là est seulement un brut matériel nous peut utiliser.
Seulement un chemin de fabrication il.
Quoi nous besoin à décide est comment beaucoup
étaient en allant à mettre à facteur D dans le final recette.
Juste à résumer, dans termes de décision -fabrication problème,
Bien besoin à décide quatre des choses,
comment nous faire Facteur À, comment nous faire Facteur B,
comment nous faire Facteur C,
et comment beaucoup de Facteur D étaient en allant à mettre dans le recette.
D'accord, maintenant Je vais besoin à Bien à petit mûres spécifique
dans donnant toi quelques mûres détails
à propos comment, quoi étaient ces façons de fabrication Facteur À, B, et C.
Le clients, quand ils est venu à nous,
ils avait relativement peu choix dans esprit pour ce.
Pour Facteur À, ils recherché à considérer deux brut matériaux.
soit seulement en utilisant brut matériel A1, ou seulement en utilisant brut matériau A2.
Pour facteur B, onces encore, seulement deux brut matériaux, B 1 et B 2.
Le possible façons de fabrication facteur B,
il était soit le deux purée mélanges de B 1 et B 2,
ou à 50-50 mélange de B 1 et B2.
Facteur C nous sommes maintenant trois rangée matériaux sont disponible pour fabrication il.
Encore une fois, soit le trois purée des mélanges, C 1, C 1, C3,
ou comme à quatrième options, sont 50-50 mélange de C 1 et C 2.
Avec respect à le Facteur D quantité,
lequel Je suis en allant à dénoter par depuis maintenant sur, par X 1,
ils recherché à test quatre possible les niveaux.
Quatre possible les montants, cinq, dix, 15, et 20.
Concernant le réponse variables, ceux sont légèrement mûres direct
dans le sens que nous seulement avoir deux de eux,
les deux notre continu variables.
Chaque de eux, comme LE était mentionné dans le début,
avait à rencontrer certain optimalité seuil, optimalité critères.
Pour Y1 avait à Bien au-dessus de 17. Pour Y2 avait à Bien au-dessus de 2.6.
Maintenant nous avoir Hon notre gauche,
notre saisir variables que nous besoin à décide comment à manœuvre et varier
dans fabrication le recette.
Hon le droite côté,
nous avoir le propriétés que étaient intéressé dans.
Quoi nous . à faire était
à Il a proposé notre clients à faire conçu expérience
dans à chemin que nous serait aller dehors et faire quelques de ces recettes,
faire quelques de ces formules et Bien capable, depuis le collecté date,
après enregistrement le propriétés pour [inaudible 00:06:32] ,
réel observé formulations,
à comprendre et déduire le des relations subir
que étaient mise en relation le saisir variables.
Comment nous étaient fabrication notre recette et réponse variables.
Comment le propriétés en fait étaient exécution eux-mêmes
pour différent combinaisons de le contributions.
Finalement que le objectif de le projet était dans faits,
à Les figures dehors si là était un optimal recette,
signification à recette que dont propriétés
les deux rencontré leur respectif optimalité critères.
Donné ce des cadres, donné ce paramètre,
maintenant c'est joli clair que X 1 est en allant à Bien à quantitatif variable.
Mais comment à propos Facteur À, B, et C?
Donné le fait que nous peut mélanger ces brut matériaux .
Sont nous en allant à traiter eux comme catégorique ou sont nous en allant à traiter eux comme numérique ?
À ce des stages, parce que le client était particulièrement intéressé dans
observer le performance de ces spécifique compositions de le brut matériaux
pour fabrication le divers Facteurs À, B, et C,
nous . à accommoder leur demandes et codé eux comme catégorique variables
dans à chemin que nous étaient bien sûr que ceux spécifique compositions
étaient en allant à montrer en haut dans le conception de expérience.
Encore, catégorique variables moyens que, et dans ce maisons,
chaque niveau de le catégorique correspondre à à possible chemin
de fabrication le ingrédient ou facteur.
Nous fin en haut avec trois catégorique variables
avec deux, trois, et quatre les niveaux respectivement.
Maintenant, se tourne dehors que en fait
ce catégorique codage approche était aussi joli utile dans le discussion
de comment nous recherché à spécifier le statistique modèle
que, dans principe, était censé à,
ou à moins assumé à Bien complet assez
à décrire et capturer le relation subir
entre le facteurs et le les réponses, le propriétés.
Pour le clients, était particulièrement facile
pour ayant ce catégorique codage à identifier et spécifier
quoi genre d'interaction se tourne OMS ils étaient attendant à si c'est
dans termes de expliquant et Bien pertinent dans expliquant le des relations.
Le final statistique modèle
que nous terminé en haut en précisant le conception de expérience,
compris de principal effets, deux -chemin interactions, tous de eux,
quadratique et cubique termes pour le continuation variable
avec le ajout de le interaction de le quadratique avec un de le facteurs.
Maintenant, de cours,
nous aussi avait quelques contrainte dans le nombre de expériences disponible.
Parce que nous évidemment ne le faites pas avoir infini montant de ressources,
Je sais nous mettre à contrainte de 51 court,
et ce est le BICHE que JMP a donné nous
capable à estimation le statistique modèle nous juste spécifié,
et aussi Bien capable à Bien dans le contraintes
que Hon notre ressources.
Maintenant avec ce, le seulement chose que était gauche à faire
était aller et faire ce 51 formulations.
Imaginer que étaient super rapide, et tout est la magie,
et nous avoir déjà a obtenu pistolet
et fait tous de notre rapports collecté date .
Maintenant nous sont dans bien forme pour
Estimation le Gaussien modèle que nous spécifié.
Ces sont le résultats pour le première propriété, Y 1.
Nous peut si c'est que là est à joli bien ajuster entre prédire et réel valeurs.
À aussi, si nous regards à le métrique, le rapports, le modèle résumé,
ceux regards joli satisfaisant.
Le même est vrai si nous regards à maintenant à le deuxième propriété Y2,
encore, joli bien ajuster.
Nous sont heureux avec notre des modèles, et nous pense nous a fait à bien emplois
dans capturer le relation.
Maintenant souviens-toi que quoi nous vraiment vouloir à découvrir est, dans faits,
là est n'importe lequel optimal recette que peut rencontrer les deux critères pour notre propriétés.
Comment sont nous en allant à faire ce?
Comment sont nous en allant à établir si tel à optimal recette existe ou pas?
Bien, dans JMP Pro 16, ce est à super facile Tâches,
parce que nous peut simuler milliers de potentiel alternatives recettes
par en utilisant le Profileur Caractéristiques choix.
Pour chaque de ces hypothétique recettes,
nous peut automatiquement avoir dans le même tableau
le prédit signifier valeur pour le deux propriétés,
Je sais que il vient super naturel et super facile
à si c'est si là est n'importe lequel optimal recette.
Juste à donner toi un idée comment rapide que est,
LE vouloir à montrer toi en direct, comment nous peut faire ce.
Ce est mon BICHE catégorique tableau, où LE avoir mon Facteur À, B, et C.
X1 est mon seulement quantitatif saisir variables.
LE avoir mon enregistré valeurs pour le deux propriétés, Y1 et Y2.
Imaginez maintenant que nous avoir déjà courir le modèle, estimé modèle
et enregistré le prédiction formules pour le deux variables ici.
Nous peut aller ici et souligner ces deux Colonnes.
Aller à graphique, sélectionner Profileurs,
et alors mettre ceux deux prédiction formules dans le Oui prédiction formule boîte
et Cliquez sur D'ACCORD.
Ce est le habituel chemin nous obtenir à profileur dialogue boîte.
Dans faits, nous peut , facilement jouer autour et en changeant le divers,
mais les niveaux de le contributions dans à chemin que nous peut en fait si c'est
comment ce impacts notre prédictions pour le deux propriétés.
Cependant, quoi LE vouloir à montrer toi aujourd'hui
est comment nous peut en fait demander, en allant à le rouge Triangle,
demander JMP à sortir à aléatoire tableau, et nous peut faire il comme grand comme nous comme.
Je suis en allant à commencer avec 30 000 Lignes, juste à commencer,
Je vais montrer toi, si c'est,
n'a pas vraiment, j'ai pris Non temps pour JMP à donner nous ce 30 000 Lignes
où chaque tableau, où chaque rangée correspond à à hypothétique recette
que nous n'ai pas nécessairement vu dans le BICHE.
Ce est le pouvoir de ayant ce caractéristiques dans JMP,
que nous peut explorer le saisir espace dans littéralement Non temps.
Maintenant, si nous sont intéressé dans voyant
si là est un recette que est optimale,
alors nous peut aller ici, Graphique Constructeur,
et mettre le prédictif valeurs pour Y1, prédictif valeurs pour Y2.
Et alors juste à aide notre visualisation,
Je suis en allant à mettre à verticale axe
dans correspondance de le optimal seuil pour Y2,
et De même horizontal doubler marquage le optimal seuil pour Y1.
Ce supérieur quadrant désigne le optimal région,
parce que les deux propriétés sont satisfaisant le optimalité critères.
Malheureusement, que nous peut si c'est depuis ici
que nous ne le faites pas trouver n'importe lequel recette que est, dans faits,
capable à satisfaire les deux le critères.
Ce est comme, d'accord, note très bien nouvelles.
Maintenant allumé moi-même aller dos à mon présentation très rapide.
Nous peut si c'est, dans faits,
que nous ne le faites pas avoir n'importe lequel propriétés doubler ce quadrant
avec le heureux vert des smileys.
Quoi faire nous faire à ce indiquer?
Faire nous donner en haut? De cours note.
Quoi nous peut faire est, dans faits, aller dos à le début de le problème
et essayer à si c'est si nous peut changement n'importe lequel de notre initial les choix
que nous fait pour la première fois dans approchant le problème.
Dans particulier, toi pourrait Bien se souvenir que nous étaient indécis
si nous serait traiter le Facteur À, B, et C
comme catégorique ou comme numérique.
Je sais faire nous avoir traité eux comme catégorique.
Je sais faire, facteur À comme être à catégorique variable, avec deux les niveaux,
soit seulement en utilisant A1 ou seulement en utilisant A2.
Cependant, parce que dans faits, le client étaient ouvrir
à mélanger le brut matériaux à faire Facteur À.
Je sais que était un option.
Alors quoi nous peut pense de
est remplacement ce Facteur À avec variable
que maintenant LE appel Contenu A1, lequel est à quantitatif variables,
lequel représente comment beaucoup de A1 Je suis en allant à mettre
dans le mélange de A1 et A2 pour fabrication Facteur À.
Le traduction,
le conversion entre catégorique les niveaux et numérique valeurs,
c'est presque immédiat .
Si Je suis seulement en utilisant A1, Je suis en allant à utiliser 100% de A1 dans mon mélange.
Je sais LE peut files d'attente A1 Contenu à Bien égal à un.
Hon le opposé côté, si Je suis seulement en utilisant A2,
ce moyens que LE avoir zéro A1 Contenu dans mon des mélanges,
et donc A1 Contenu est en allant à Bien égal à zéro.
Toi pourrait avoir deviné que implicitement,
nous sont aussi définition A2 Contenu à Bien égal à 1 - A1 Contenu.
Mais nous ne le faites pas vraiment besoin que
parce que nous sont seulement regarder à deux mélange variables.
Pourquoi sont nous faire ce?
Bien, le avantage est clair .
Avec Facteur A,
nous étaient contraint dans regarder à soit A1 Contenu à Bien égal à zéro ou un.
Maintenant que étaient considérant continuation codage,
le A1 Contenu peut prendre n'importe lequel valeur entre zéro et un.
Ce, de cours,
représente un énorme saut dans le la flexibilité de notre modèle
et un infini dans le sens que maintenant nous sont ouvrir
à littéralement infini mûres mélanges et infini mûres façons de fabrication Facteur A.
De même, Facteur B est catégorique avec trois les niveaux.
Je sais faire c'est a été ce chemin,
codé seulement B1, seulement B2 ou 50-50 mélange.
Mais suivant le similaire logique,
nous peut maintenant présente à B1 Contenu, continu variable.
À gagner, le conversion est en allant à Bien exactement le même.
50-50 mélange de B 1 et B 2 volonté Bien converti dans 0,5
parce que Je suis en utilisant 50 % de B 1 et 50 % de B 2.
Encore, B 2 Contenu est 1-B 1 Contenu.
À gagner, le avantage est que étaient note lié à saut depuis zéro à 0,5,
ou à zéro à un nécessairement,
mais nous peut explorer le entier spectre de valeurs
depuis zéro à un.
Facteur C est probable mûres difficile,
parce que nous faire avoir trois possible brut matériaux à mélanger en haut.
À t ce des stages,
nous besoin à présente note juste un, mais en fait trois continu variables
que en plus être continu, avoir aussi le mélange contraintes.
Signification à tous fois, ils besoin à Bien quelque chose à un.
Mais le conversion
entre le les niveaux de Facteur C et le trois nouveau mélange variables
suit exactement le même logique.
C'est super facile.
Ce est juste à visualisation de comment nous faire le conversion de le les niveaux.
Ce est comment le BICHE points que nous déjà avoir le date L'hon.
Nous ne le faites pas besoin rien autre.
Sont siège dans le continu codage espace.
Maintenant, le seulement mûres
. pas dans qui passe depuis le catégorique codage
à utiliser à continu codage est comment, dans faits,
nous convertir ce le statistique modèle
que nous utiliser à conception le expérience et alors à analyser le date.
Comment sont nous en allant à faire ce?
Bien, le Plus facile chemin est à juste faire il dans beaucoup petit pas.
Quoi étaient en allant à faire est commencer avec notre principal effets modèle,
à petit par petit à le différent facteurs.
Nous commencer avec Facteur A, lequel avait seulement deux les niveaux.
Maintenant dans le continu codage, quoi étaient en allant à mettre est A1 Contenu.
Étaient seulement en allant à mettre le linéaire terme de ce A1 Contenu.
Dans faits, nous seulement avait un coefficient pour Facteur A dans le catégorie codage modèle.
De même, maintenant étaient en allant à avoir un célibataire coefficient pour A1 contenu.
Maintenant si toi ne le faites pas croire moi-même, ce, c'est un équivalent modèle.
Je suis en allant à montrer toi à couple de exemples.
Imagine ça nous vouloir à Les figures dehors
le impact de en utilisant seulement A2 pour fabrication Facteur A,
alors que moyens que A1 contenu est zéro.Fin.
Depuis le catégorique codage modèle,
étaient en allant à juste regards à le intercepter terme,
parce que ce supplémentaire terme fait référence à quand nous utiliser A1.
Hon ce autre côté,
pour continu codage modèle,
étaient en allant à mettre le intercepter, de cours,
et alors le A1 Contenu coefficient, mais maintenant nous volonté multiplier il par zéro
parce que A1 Contenu est zéro.
Pas même faire n'importe lequel mathématiques,
toi peut vraiment si c'est que ces deux Nombres sont exactement le même.
De la même manière, si nous vouloir à si c'est , qu'est-ce que c'est le impact de en utilisant seulement A1
maintenant à ce temps, A1 contenu est en allant à Bien égal à un.
Maintenant pour catégorique,
Je suis en allant à somme en haut le intercepter terme plus le Facteur A coefficient accord
comptabilité pour le différence et le les niveaux de le facteur.
Hon ce autre côté cependant,
nous sont en allant à toujours comprend le intercepter.
À t ce indiquer, Bien multiplier le A1 Contenu coefficient par un
parce que le contenu est un.
Encore une fois, non même n'importe lequel mathématiques,
le deux Nombres ici sont le même comme le deux Nombres ici.
Exactement équivalent.
Maintenant avec Facteur B, nous avait trois les niveaux.
Comment sont nous en allant à faire que?
Bien, parce que il a trois les niveaux, maintenant nous ne peut pas juste ajouter le linéaire terme,
mais nous aussi besoin à ajouter le quadratique terme.
Nous avait deux coefficients avant, et étaient en allant à avoir deux coefficients
aussi maintenant avec le continu codage.
À gagner, si toi ne le faites pas croire moi-même, ce est un équivalent modèle,
nous pouvons travail dehors à moins un exemple, lequel travaux exactement comme avant Et.
Si LE seulement avoir B2, B 1 Contenu dans zéro,
moyens que deux coefficients sont en allant à avoir zéro poids
dans l'informatique le impact.
Donc le deux Nombres sont seulement juste deux que ares, dans fait le même.
Je suis note en allant à aller dans ce encore,
seulement B 1 est équivalent à Contenu B1 égal à une.
Le la plupart intéressant est,
ce que à moins a besoin toi à faire quelques addition.
Où B 1 Contenu est en allant à Bien 0,5, parce que nous sont considérant 50-50 mélange.
Toi peut vérifier facilement
que ces deux Nombres ici résumé en haut
sont équivalent à ce autre côté de le équation
où nous mettre 0,5 et 0,5 au carré,
parce que maintenant notre B 1 Contenu est égal à 0,5.
Maintenant pour Facteur C, nous avait quatre les niveaux.
Nous particulièrement souviens-toi, nous avait trois possible brut matériaux.
Nous avait à présente trois mélange variables.
Chaque temps nous faire avoir à accord avec mélange variables des choses,
c'est légèrement compliqué
parce que ils devenir à la perfection nettoyeur avec n'importe lequel constante terme.
Dans en mettant le C 1, C 2, et C 3,
le somme de eux supprime ou a besoin nous à supprimer le constante terme.
Mais autre que que, tout suit joli beaucoup le même.
Nous avait trois coefficients ici,
et étaient toujours en allant à avoir trois coefficient ici
parce que nous avoir quatre, mais nous sont obtenir rouge de le intercepter.
Je sais toujours le même équilibre.
À gagner, Je suis note en allant à aller attraverso tous de le exemples,
mais tu es mûres que accueillir à regards à le diapositives hors ligne
et vérifier que ceux ares, dans faits, donne toi toujours le même réponses.
Ces sont tous le exemples.
Maintenant avec Je sais beaucoup travail, nous avoir trouvé le conversion de le principal effets.
Comment nous en fait convertir chaque séparé facteurs
dans en utilisant le nouveau continu variables ?
Maintenant notre original modèle, cependant, inclus mûres que juste principal effets.
Dans faits, nous avait le deux -chemin interactions.
Maintenant le idée ici est que chaque temps Facteur A apparaît,
Je suis en allant à remplaçant avec A1 Contenu.
Chaque temps Facteur B apparaît,
Je suis en allant à remplaçant il
avec le deux B1 Contenu et B 1 Contenu au carré.
De même pour Facteur C,
Je suis en allant à remplaçant il avec le quatre termes que j'ai mettre ici.
Le même tient quand Je suis interagir avec X 1,
et tout est très beaucoup dans le même saveur,
logiquement suit le même schème.
Le seulement prudence que toi vouloir à Bien conscient de
et Bien particulièrement attentif à propos
est que chaque temps toi interagir à trois mélange variables,
où ceux sont ton trois mélange variables,
ceux principal effets que toi initialement avait maintenant besoin à Bien exclu depuis le modèle,
sinon, le modèle ne le fera pas Bien réalisable.
C'est le seulement prudence que toi besoin à Bien prudent à propos de.
Autres que que, étaient prêt à aller.
Nous avons a obtenu notre équivalent continu modèle.
Maintenant quoi nous peut faire est, dans faits, encore, vérifier que tout est toujours même.
LE obtenir exactement le même prédictions,
soit en utilisant le catégorique codage ou en allant et en utilisant le continu codage.
Maintenant toi pourrait demander moi-même, pourquoi sont toi en allant dans Je sais beaucoup inquiéter
et en allant, faire Je sais beaucoup message si des choses sont exactement le même?
Bien, le avantage est immédiat à si c'est,
et toi peut vraiment apprécier il si toi commencer regarder à le profileurs.
Ce est le les profileurs, comment il regards, quand toi utiliser le catégorique codage .
Toi avoir à saut entre le différent les niveaux.
Toi ne le faites pas avoir le le plus faible idée quoi peut arriver dans entre.
Avec le continu codage sur le autre main,
c'est exactement quoi toi peut faire.
Toi peut explorer chemin mûres de le différent possible façons
de fabrication le divers ingrédients Facteur A, B, et C
dans à chemin que avant il était juste dehors de bornes.
Dans technique termes, moyens que nous avoir chemin mûres pouvoir de interpolation.
Ce n'a pas comme, comment gratuit, de cours.
Quoi toi payer, le prix de est dans faits,
que toi sont implicitement fabrication quelques hypothèses.
Le hypothèses salutations le chemin que le divers nouveau continu variables
que nous avoir introduit sont en rapport à le réponses.
Dans à chemin, nous sont implicitement en supposant que
le rapports entre À 1 Contenu et notre propriétés est linéaire.
Le relation entre B1C contenu est quadratique et Je sais en avant.
Si toi pense que ceux hypothèses ne le faites pas vraiment prise dans ton maisons,
alors de cours, le entier procédures est discutable.
Toi ne le faites pas vouloir à poursuivre ce.
Mais si toi ne le faites pas avoir n'importe lequel raison pourquoi toi ne le ferais-je pas croire ce,
ou à moins pourquoi toi ne le ferais-je pas à moins explorer ce possibilité,
alors, maintenant nous peut aller dos et faire le même exercice
et explorer encore le saisir espace, mais avec chemin mûres la flexibilité.
Encore, allons si c'est si nous peut trouver que un optimal recette
avec ce nouveau continu mélange codage.
Comment étaient en allant à faire? Bien, exactement même façons.
je vais utiliser le JMP profileur caractéristiques
et utiliser le simulation et si c'est si nous peut trouver rien.
Maintenant allumé moi-même aller ici.
Ce est mon BICHE continu tableau.
Continu, parce que maintenant toi peut si c'est que
ces sont tous codé comme continu variables .
Ils avoir le bleu Triangle suivant à eux-mêmes .
Le C 1, C 2, C 3 sont aussi ces étoiles,
indiquant que ils sont codé comme mélange variables dans JMP.
Maintenant imaginer que encore,
nous avoir déjà équipé notre modèle avec le ajuster modèle jeu de plateforme.
Nous enregistré notre prédiction formules maintenant avec le continu codage.
Quoi étaient en allant à faire même chose,
Graphique Profileur, sélectionner ceux, et ici nous aller.
Ici est notre prédiction profileur.
Maintenant nous peut jouer chemin mûres avec le profileur et si c'est tous différent combinaisons
sans ayant à saut entre différent choix.
Maintenant, onces encore, rouge Triangle, sortir aléatoire tableau.
Juste pour fabrication des choses équitable, Je suis en allant à demander 3 000 Lignes.
Encore, Non temps, littéralement clignoter de un œil.
JMP donne toi 3 000 rangée les tables
où maintenant chaque recette est à nouveau, désolé.
Chaque ligne est encore, à potentiel hypothétique recette
que nous n'ai pas vraiment vu, nécessairement vu dans notre BICHE
mais il toujours réalisable,
parce que il toujours respects le contrainte que nous avait à le début.
Onces encore,
à Les figures dehors si quelque chose bien est les événements,
ou à moins si dans ce 30 000 formulations,
nous faire trouver quelque chose que est optimale.
Je suis en allant à construction le même graphique.
Maintenant toi peut si c'est que notre points sont tous Dispersé et sont note aligné plus.
Encore, raccord le axe juste à aide notre visualisation.
Ce est le bon chose.
Avec ce chemin de codage et regarder à mûres de le saisir espace,
nous faire trouver peu formules que sembler à Bien prometteur.
De cours, nous besoin à garder dans esprit que ce notre prédictif valeurs.
Tout est toujours compter Hon notre date, Hon notre statistique modèle analyse,
mais est toujours mûres prometteur que avant.
Nous faire trouver quelque chose dans le optimal région défini par ces deux axe.
Rapidement, en allant dos à mon présentation,
LE vouloir à dessiner à final conclusion ici,
lequel est, dans faits, que, en utilisant le catégorique codage,
nous je ne pouvais pas trouver n'importe lequel recette que à moins Hon le prédictif côté,
pourrait, dans faits, rencontrer les deux le optimalité critères.
Bien, onces nous tourner à,
compréhension dehors comment à files d'attente ces différent catégorique variables
dans continu et mélange variables
et exploiter le JMP pouvoir de donnant nous milliers et milliers de formulations,
nous faire trouver à peu que dans fait rencontrer le spécifications.
Nous étaient heureux que à moins nous pourrait aller dos à notre clients dire,
regarder, plutôt de donnant en haut Hon ton projet,
essayer à faire ces formules et si c'est comment, dans faits,
si le réel propriétés faire rencontrer ton critères ou pas,
mais à moins il donne nous quelques directions de amélioration où à aller.
Avec ce, Identifiant comme à fin mon présentation.
Merci mon collègue, Tong Xinjie
et tous de mon collaborateurs à Dow Chimique.
Merci toi, tous de toi pour en train de regarder mon présentation.
Je vais Bien mûres que heureux
à répondre n'importe lequel des questions toi pourrait avoir à ce indiquer.
Merci toi.
