Kurs zur individuellen VersuchsplanungWir freuen uns, Ihnen diesen kostenlosen E-Learning-Kurs zum Thema „Benutzerdefinierte Versuchsplanung“ anbieten zu können. Dieser Kurs konzentriert sich auf die Grundprinzipien der Versuchsplanung und vermittelt Ihnen, diese Prinzipien zu verstehen und anzuwenden, um mithilfe der Plattform für benutzerdefiniertes Design in JMP ein optimales Design zu erzielen.
Benutzerdefiniertes Design ist ein Ansatz zur Gestaltung von Experimenten, der optimale Designs für das zu lösende Problem liefert, sei es die Identifizierung wichtiger Effekte oder die Optimierung einer oder mehrerer Reaktionen. Neben dem Erlernen des benutzerdefinierten Designs in JMP lernen Sie wichtige Designkonzepte kennen, darunter Stichprobengröße und -stärke, Balance, Wahl der Faktorbereiche, Blockierung und Designbewertung. Dieser Kurs richtet sich an alle, die in den Bereichen Entdeckung, Forschung, Entwicklung und Qualitätssicherung bzw. -kontrolle tätig sind.
Die Demonstrationen in diesem Kurs wurden in JMP 14 aufgezeichnet. Wenn Sie JMP 15 oder höher verwenden, werden Sie möglicherweise einige Änderungen an der Benutzeroberfläche bemerken, z. B. zusätzliche Menüpunkte oder Optionen in Dialogen. Diese Änderungen haben keinen Einfluss auf den Kursinhalt und sollten Ihre Fähigkeit, dem Kurs zu folgen, nicht beeinträchtigen. Unter „Hilfe“ > „Neue Funktionen“ finden Sie eine PDF-Datei mit den neuen Funktionen und Verbesserungen.
Laden Sie die Kursdatei (custom-design-of-experiments.zip) oben auf der Seite herunter, um sie im Kurs zu verwenden.
Bitte senden Sie Feedback zum Kurs an Ruth.Hummel@jmp.com mit dem Betreff „Feedback zum benutzerdefinierten DOE-Kurs“.
VersuchsplanungBetreff: Kurs zum benutzerdefinierten VersuchsdesignIch versuche, den Grund für den Lieferantenkoeffizienten von 10 zu verstehen.
Betreff: Kurs zum benutzerdefinierten VersuchsdesignHallo @iKnowVeryLittle , danke für Ihre Frage! In diesem Beispiel möchten wir wissen, wie gut unser Experiment eine Änderung der Bruchlast von 30 Pfund (dem Durchschnitt für Acme) auf 50 Pfund (die erforderliche Mindestbruchlast) erkennt. Wir suchen also nach einem Effekt von 20 Pfund. Der erwartete Koeffizient für die Leistungsanalyse wird als die Hälfte der erwarteten Effektgröße eingegeben, also hier 10. Das Video „Skaleninvarianz“ im Abschnitt „Testen eines kontinuierlichen Faktors“ erklärt dies im Kontext kontinuierlicher Faktoren, es gilt jedoch auch für Supplier, da es nur zwei Ebenen gibt.
Betreff: Kurs zum benutzerdefinierten VersuchsdesignHallo Monica,
Wenn wir beispielsweise ein benutzerdefiniertes DOE durchführen, durchlaufen wir eine erste Experimentierrunde und erhalten eine Reihe vorhergesagter Bedingungen, die unser gewünschtes Ergebnis erfüllen sollen (unter der Annahme mehrerer Faktoren im DOE).
Wenn wir die Bedingungen weiter optimieren möchten, sollten wir die vorhergesagten Bedingungen mit neuen Bereichen für die Faktoren eingeben und diese um die in der ersten Runde vorhergesagten Bereiche herum eingrenzen?
Ich nehme an, das ist es, was Sie mit dem Zurücksetzen nach jeder Runde meinten. Aber ich wollte sichergehen. Ich gehe davon aus, dass es Bedingungen gibt, die weiter optimiert werden können (ich arbeite an der Optimierung der ELISA-Methoden).
Vielen Dank für Ihre Antwort.
Beste grüße,
Juan (ich weiß weniger als die Person vor mir)
Betreff: Kurs zum benutzerdefinierten VersuchsdesignHallo @JCabreraLuque . Willkommen in der JMP-Community. Ich erwähne @monica_beals in einer Kopie Ihres Beitrags. Wenn Sie das tun, können Sie sicher sein, dass sie es sieht:
Hallo Monica,
Wenn wir beispielsweise ein benutzerdefiniertes DOE durchführen, durchlaufen wir eine erste Experimentierrunde und erhalten eine Reihe vorhergesagter Bedingungen, die unser gewünschtes Ergebnis erfüllen sollen (unter der Annahme mehrerer Faktoren im DOE).
Wenn wir die Bedingungen weiter optimieren möchten, sollten wir die vorhergesagten Bedingungen mit neuen Bereichen für die Faktoren eingeben und diese um die in der ersten Runde vorhergesagten Bereiche herum eingrenzen?
Ich nehme an, das ist es, was Sie mit dem Zurücksetzen nach jeder Runde meinten. Aber ich wollte sichergehen. Ich gehe davon aus, dass es Bedingungen gibt, die weiter optimiert werden können (ich arbeite an der Optimierung der ELISA-Methoden).
Vielen Dank für Ihre Antwort.
Beste grüße,
Juan (ich weiß weniger als die Person vor mir)
Betreff: Kurs zum benutzerdefinierten VersuchsdesignHallo @JCabreraLuque , danke für deine Frage!
Ganz allgemein gesprochen (und vorausgesetzt, Sie haben einige bestätigende Experimente durchgeführt, um zu überprüfen, ob diese Einstellungen die vorhergesagten Ergebnisse liefern) besteht ein üblicher nächster Schritt zur Prozessverbesserung darin, nachfolgende Experimente mit neuen Faktorbereichen durchzuführen, die auf den zuvor ermittelten optimalen Einstellungen basieren. In diesem Szenario kann es sinnvoll sein, die Faktorbereiche einzugrenzen, damit Sie keine Durchläufe in Bereichen des Entwurfsraums durchführen, die keine optimalen Ergebnisse liefern. Eine Einschränkung besteht darin, dass, wenn Ihr vorhergesagtes Optimum nahe am Rand des ursprünglichen Entwurfsraums liegt, durch die Einschränkung der Faktorbereiche möglicherweise wichtiges Verhalten übersehen wird.
(Das Zurücksetzen der Bedingungen nach jedem Durchlauf ist ein Bestandteil der Randomisierung in einem Experiment. In jedem beliebigen Experiment sollten die Faktoren vor jedem Durchlauf ausgehend von denselben Startbedingungen zurückgesetzt werden. Wenn das nicht möglich ist, entwerfen wir Split-Plot-Experimente.)
Monika
Betreff: Kurs zum benutzerdefinierten VersuchsdesignVielen Dank, Monica und Gail für eure Hilfe.
Das ist, was ich dachte, was ich tun sollte.
Toller Kurs, sehr nützlich.
Betreff: Kurs zur individuellen Versuchsplanung@monica_beals Es scheint, dass in Kapitel 4 des Journals die Details zu den sieben experimentellen Faktoren fehlen. Wir kennen ihre Werte für die Gestaltung der Experimente nicht, und das Journal enthält nicht wie vorgeschlagen einen Eintrag für „Design Door Seal Experiment“. Kann das Journal aktualisiert werden, um diese Informationen aufzunehmen?
Betreff: Kurs zur individuellen VersuchsplanungHallo @Fizzix96 , ich habe eine erste Antwort geschrieben, dann aber festgestellt, dass es ein weiteres Problem mit dem Journal gibt. Ich werde eine neue Version hochladen, sobald ich das Problem behoben habe – haltet euch auf dem Laufenden.:)
Betreff: Kurs zur individuellen Versuchsplanung...
