Re: 누가 DoE를 위한 온라인 과정이나 수학 책을 추천할 수 있습니까?안녕 @loganshawn ,
학습과 실습을 결합하기 위해 JMP가 제공하는 우수한 리소스로 시작할 수 있습니다.
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책 추천과 관련하여 Peter Goos와 Bradley Jones의 "최적의 실험 설계, 사례 연구 접근"에 관심이 있을 수 있습니다.
도움이 되기를 바랍니다.
Re: 누가 DoE를 위한 온라인 과정이나 수학 책을 추천할 수 있습니까?에서 제공한 모든 참조에 동의합니다. @빅터_지 . 그러나 초점이 수학에 있다면 설계 생성(클래식, 최적, 혼합, 차단과 같은 수반되는 기술, 실제로 모든 DOE 제품군 유형)과 분석 모두에 대한 수학적 기초가 있습니다. 수학의 많은 부분이 정확한 모델링 방법에 달려 있기 때문입니다. 일반 최소 제곱 뒤에 있는 수학은 명목 로지스틱 회귀와 매우 다릅니다. 또는 단계적 회귀와 같은 관련 모델링 방법을 사용하는 것은 어떻습니까? 또 다른 수학. 그러니 준비하세요.
그리고 먼저 그래픽으로 실험 결과를 탐색하지 않고 모델링으로 이동하지 마십시오. 따라서 이러한 기술도 모두 배우는 것이 좋습니다. 이것은 솔직히 JMP가 빛나는 곳입니다...수학이 거기에 있다는 것은 확실합니다...하지만 설계상 JMP는 수학을 백그라운드에서 유지하려고 하므로 시각적으로 탐색할 수 있습니다. 저를 믿으세요... SAS에서 JMP의 개발자 및 코더와 함께 일하면서...그들은 제가 아는 것보다 통계에 대해 더 많이 잊어버렸습니다...그들은 '수학'을 올바르게 이해하고 있습니다.
수학은 제쳐두고, 일반적으로 DOE를 처음 접하는 경우 DOE에 대해 더 깊고 폭넓은 이해를 가진 멘토를 찾으려고 노력할 것입니다. 책을 읽고 온라인 운동을 하는 것과 실제로 하는 것은 완전히 다른 동물이므로 길을 따라 손을 잡아줄 사람을 찾으세요.
이게 도움이 되길 바란다?
Re: 누가 DoE를 위한 온라인 과정이나 수학 책을 추천할 수 있습니까?안녕 @loganshawn ,
의 조언 @P_바텔 그리고 @빅터_지 우수하다.
나는 그것이 당신이 얼마나 깊이 가고 싶은지에 달려 있다고 덧붙일 것입니다. DOE에 관한 많은 책(Cornell 및 Goos&Jones 포함)은 행렬 수학을 포함한 고급 수학에 대해 다루고 있습니다. 그리고 수학과는 다른 통계를 알아야 합니다.
그러나 내 견해는 사람들이 어려운 수학이나 통계에 빠지지 않고도 DOE의 중요한 원칙을 이해할 수 있다는 것입니다. 나는 썼다 DOE를 간단한 용어로 설명하는 일련의 블로그 게시물 . 그것은 당신에게 유용할 수 있습니다.
도움이 되길 바라며,
필
누가 DoE를 위한 온라인 과정이나 수학 책을 추천할 수 있습니까?존 코넬의 혼합물 실험에 관한 입문서를 읽고 있습니다. 그러나 나는 40페이지를 넘기지 못하고 길을 잃었다. 수학의 원리를 이해할 수 있기를 바랍니다. 누가 DoE의 수학을 이해하는 데 도움이 되는 온라인 과정이나 책을 추천해 주시겠습니까?나는 배경 원리를 이해하지 않고 JMP를 도구로 사용하는 것에 만족하지 않으며, 다른 모델의 원리를 모르면 분석 결과에 자신이 없습니다. 감사
암사슴
