こんにちは。私はここに話す今日についての重要なステップ0
のデザインの実験。
本当にのアイデアのこれはに取る満杯アドバンテージ
のの富の違うツールそれは下のエネルギー省プラットホームでJMP。
病気歩くを通して何私たちはすべきなれ考えについて
でそれらの早い段階のの実験。
もしあなた見てでのエネルギー省プラットホームリストアップ、
何あなたはそうします見るはそれあるよある多くの違う選択肢。
内でそれぞれ選択、あるよ多くのもっと選択肢。
内でいくつかののそれらの、あるよ入れ子になった可能性。
もしあなたはの専門家でデザインの実験、
これ富の可能性本当に感じるのようにそのようなある素晴らしいセットのツール。
私愛全てののオプションそれは利用可能でJMPそれ許可する自分
に作成するのデザインそれ私本当に欲しいのためにある特定の実験。
しかしもしあなたはただ取得始めました、それから私考えるこれセットの可能性
できる感じるある少し少し威圧的なそして時々ある少し圧倒的な。
それ5月なれある少し少しのように行く
にある新しい親切のレストランそれあなたは一度もないされたに前に。
誰かだれのある味付けされたビジターにそれらの種類のレストラン、
大好き全ての可能性そしての富のオプションの上ある大きいメニュー。
しかしもしあなたはそこにはのためにの初め時間、
それするだろうなれニースもし誰か導かれたあなたにの右セット選択肢
それでそれあなたできた作るある良い決断
のためにそれ初め訪問そして持っているそれなれ成功。
こちらです何私は計画の上話しているについて今日。
初め、私考えるの鍵にある良い実験的な結果はに本当に持っている
あるクリアセンスの何のゴールのの実験は。
病気話すを通していくつかの違う可能性の一般目標
のために実験それ本当にヘルプ私たち磨くでの上何だった試していますに成し遂げる
そして何意思示すある成功のためにそれ実験。
それから病気するある素早い歩く-を通してのいくつかの
ののもっと一般選択肢のデザインの実験選択肢でJMP、
そしてそれから病気戻るにどうやってする私たちは交流するとそれらのダイアログボックスそれ私たちは得る
いつ私たちは持っています選ばれたあるデザインのために何要因に選ぶ、の反応、
そしての関係間の入力そしての出力。
それはどこだったに向かったを通して全てのこれ、
そして私意思言うそれの初めそしての三番目ステップ本当に必要
ある途方もない額の主題案件専門知識。
もしあなたは行くになれ成功設計するの実験、
あなた本当に必要に知るとして多くのとして可能
についてのフレームワーク下どれのあなたはやってるそれデザイン。
私たちは欲しい中に事実組み込む主題案件専門知識どこでも可能
に作るもちろんそれだったで事実設定上の実験にの最高の私たちの能力。
何は私たちは試していますにする？
私はリスト化されたここ六一般実験的な目標。
私考えるそれ選別の与えるあなた、
あるチェックリストもしあなたのようにの違うオプションのもの
それあなたかもしれないなれ考えの達成するとあなたの実験。
私たちはかもしれない始めるとあるパイロット勉強、
それでだったただ興味があるで作るもちろん
それだった行くに得るデータの十分な品質
のためにの実験そして答えるの質問それ私たちは欲しいに持っている。
私たちはかもしれないなれ興味があるで探検またはふるい分け。
私たちは持っているある長さリストの要因、
そして私たちはをしたい形外どれの1つ思われる
に作るある違いのために私たちの反応の興味、
そしてどれのものしないでください思われる特に重要。
私たちはまたかもしれない欲しいにするいくつかのモデリング。
実は形式化するそれ関係それだった見る
間入力そして反応、そして捕獲するそれである機能的な形状。
時々私たちはしないでください得るのレベル
の精度それ私たちは必要、そしてそれで私たちは必要にするモデル洗練、
そしてそれでそれかもしれないなれある2番実験。
それから一度私たちは持っているあるモデル、私たちは欲しいに使用それに実は最適化する。
どうやってする私たちは得る私たちのシステムに実行するにの最高のその能力のために私たちのニーズ。
それから最後に、あるよある確認実験
どこ私たちは作るそれ遷移
からの制御されたデザインの実験環境
それだった頻繁やってる私たちの予備データコレクションで
に生産、そして作るもちろん私たちはできる翻訳する
何私たちは持っています見たでそれが最初実験の中へある生産設定。
あなたできる見るからこれ進行それ私は概説したここ、
それ私たちは5月実は持っているあるシリーズの小さい実験それ私たちはをしたい接続する。
私たちは5月始めるオフとあるパイロット勉強に得るのデータ品質右、
それから良い形外どれの要因は重要、それから良いをしたいモデルそれらの、
それから良いをしたい使用それモデルに最適化する、
そしてそれから最後に翻訳するそれらの結果
の中への最後の実装で生産。
私たちはできる考えるのこれ順次
またはのためにの個人実験ただ取り組む1つのこれら目標。
今私たちは持っているいくつかのフレームワークのために何
の目標のの実験はそしてどうやってに考えるについてそれ、
良い今遷移に探している
で何いくつかののの一般選択肢はでJMP
そしてどうやって彼らは接続すると違う目標。
病気開ける上のエネルギー省タブJMPでは、そしてあなたできる見るそれ私たちは持っています得た
のリストの可能性ここどこ私たちは持っています得たの入れ子になったオプション
押し込まれた下にいくつかののの主要メニューアイテムそれ私たちは持っているここ。
の話すはのみ半分時間、そしてそれで私しませんなれできるにカバー全てののタブ。
私は与えられたある簡単な説明のいくつかの
ののタブそれ私しません持っている時間に話すについて。
デザイン診断は全てについて持っているあるデザインまたは多分いくつかのデザイン
そして比較するそして理解のパフォーマンス。
サンプルサイズ冒険者は全てについてどうやって大きい
すべきの実験なれそしていくつかのツールに評価するそれ。
消費者研究そして信頼性デザインは本当に親切の専門化されたもの。
私は設定それらの脇に
のためにあなたにするある少し研究の上あなたの自分のについてそれ。
で消費者研究、だったいつもの尋ねる質問
の消費者、について何彼らの優先順位は、何特徴彼らはのように。
それ傾向があるになれある比較間二オプション
そしてどうやって彼らは価値それらの選択肢。
信頼性は全てについてどうやって長さ私たちの製品意思最後。
それはある少し少し違う
よりもものそれ病気話すについてでの休むのの話す。
病気始めるオフといくつかののC古典的なデザイン
またはの一般的なデザインそれ私たちは持っているそれ持っているされた発展した。
それから病気仕上げるといくつかのののJMP特定のツール
それは多くのもっとフレキシブルそして順応性のあるにあるより広い範囲の状況。
病気始めるとそれ底部分ののタブ。
ここ私たちははでJMPでのエネルギー省タブ、そして私はに行く始めるとクラシカル。
あなたはそうするだろう見るそれ私は取り組むこれ
である少し少し違う注文よりものリストは提示されたによるJMP。
私考えるそれらのものは提示されたによるJMP
で彼らの注文の人気、そして私は選択するにタックル彼ら
もっとから原則についてどうやって彼らはだった発展した。
でクラシックデザイン、ある満杯階乗デザイン
は探しているで全て組み合わせの全て要因で全てレベル。
それ作品うまく
もし私たちは持っているある小柄な番号の要因、
しかしそれできるで事実得るある少し少し外のコントロール
もし私たちは持っているある大きい番号の要因、しかしその探検する
の全体セットの可能性とても広範囲に。
の次1つそれ病気話すについてはある2段階のスクリーニングデザイン、
そして本質的に、何それはやってるはその選択する
あるサブセットのの二階乗可能性、
そしてそのある戦略的サブセット
それ許可します私たちに探検するの空間、しかし保つのデザインサイズもっと管理可能。
あなたはそうするだろう知らせそれそれらの初め二可能性
私は示されているで二レベル、そしてそれは典型的なのためにふるい分けデザイン。
いつもの、私たちはただをしたい得るある単純写真
の何ですかハプニング間の入力そしての反応。
いつ私たちはをしたい始めるモデリング、
それからある応答表面デザイン通常許可しますのために探検する曲率。
いつだったモデリング、 3つのレベルまたは時々もっとよりも三つレベル
できるなれある良い方法に理解する曲率そしてまた理解する相互作用間
の要因そしてどうやって彼らはインパクトの応答。
大丈夫。T帽子の三つののアイテム下のクラシックタブ。
の他のものは混合デザイン。
通常で全ての他の可能性、
何私たちは持っているはそれ私たちはできる変化する
の個人要因別々にからそれぞれ他の。
しかしである混合デザインどこだった話しているについての構成
またはの割合のの材料、彼らは相互依存。
もし私増加の額の1つ材料、
それおそらく減らすの割合
のの他の材料それはでそれ全体混合。
少しのある専門化された1つ
いつだった探しているで置く一緒に材料
の中への全体混合。
タグチ配列、私はリスト化されたこことしてある親切の最適化、
そしての最適化それ彼らは興味があるで
は作る私たちのプロセス屈強。
通常いつだったである生産環境、私たちはかもしれない持っているノイズ要因。
これらはで事実、要因それ私たちはできるコントロール
で私たちの実験
しかしいつ私たちは得るに生産、だったないできるにコントロール彼ら。
それから私たちは持っているあるセットの要因
それ私たちはできるコントロール両方での実験そしてで生産。
のゴールのタグチ配列はに見てのためにある組み合わせ
のの制御可能な要因それ取得私たちニース安定した予測可能な
パフォーマンス横切っての範囲ののノイズ要因。
あなたできる見るC1ここもっているあるかわいい水平ライン
どれの手段それしません案件どれのレベル私たちははで
のためにのノイズ要素、良い得るあるかわいい一貫性のある応答。
それらのはの古典的なオプション。
の次ののアイテムの上これJMPデザインタブ
それ病気話すについては決定的ふるい分けデザイン。
これらは専門化されたデザインそれだった発展したでJMP、
そして彼らははあるブレンドのの探検またはふるい分けデザイン、
それである集中の上ある多くの二-レベル要素レベル、
そしてモデリング。
あなたできる見るとの青ドット、
私たちは持っているいくつかの三番目レベル、それである真ん中価値のためにの要因
それ許可します私たちに得るいくつかの曲率推定として良い。
そのあるニースコンパクトデザイン
それは主にについて探検そしてふるい分け、
しかしそれする与える私たちのオプション
のためにの全てで1つチャンスにするいくつかのモデリングとして良い。
それはとても人気のあるである多くの違うデザインシナリオ。
の次タブは特別目的、そしてあなたできる見るあるよとてもある長さリスト
の可能性そこには、
そして病気打ついくつかのののもっと人気のあるもの
それ私考える見せる上である多くの専門化された状況。
カバーリング配列は頻繁使用済みいつだった試していますにするテストのソフトウェア。
あ多くの回何原因問題
でソフトウェアはいつ私たちは持っているの組み合わせの要因。
これはあるかわいい小さいデザイン
それは典型的なのためにカバーリング配列、それで13走る、
そしてだった試していますに理解するものについて10違う要因。
なに？ニースについてこれらカバーリング配列はそれそれ与える私たちある方法
に見る全て可能性の、でこれ場合、三つ違う要因。
もし私取る二レベルのそれぞれ要素、あるゼロそしてある1つ、
あるよ八違う組み合わせのためにどうやって私できる組み合わせるそれらの三つ要因。
全てゼロ、全てもの、そしてそれからある混合のゼロそしてもの。
私は強調表示されたそれらの8つで違う下線付き、
何ですか本当にニースについてこれらカバーリング配列
はどちらでも三つ要因私選ぶ、
私意思なれできるに探す全て八のそれらの組み合わせ。
あるよ10選ぶ三つ違う組み合わせのそれらの3要因
それ私かもしれないなれ興味があるで、
そして全ての彼ら持っている全てのそれらの可能性代表される。
それはあるとても小さいデザイン
それ許可します私たちないそれで多くの推定、しかしにチェック可能性のために問題
それ私たちはかもしれない出会い特にでソフトウェア。
次、あるとても重要カテゴリーの空間充填デザイン。
比較したにのその他のオプションそれ私は話しましたについて、
どれのはモデル-に基づいて、
これ1つただ言う、私多分しないでください知る何に期待するで私の入力空間。
させて自分与える平カバレッジ全体を通して
の空間それ私は宣言されたそしてただ見る何が起こります。
あなたできる見るそれ私持っている多くのもっとレベルのそれぞれのの要因。
あるよある多くの専門化された選択肢でここ、しかし彼らは全て持っているこれ同じ感じる
のニース、平カバレッジ全体を通しての入力顔。
私考えるこれらは頻繁使用済み
でコンピューター実験またはで物理的な実験
どこだったただないもちろん何の応答意思見てのように。
病気話すある少し少しもっとについてそれ
いつ私たちは得るにの決断作る部分でステップ3のの話す。
次はMSAデザインまたはある測定Sシステム分析、
そしてこれ通常は関連するとのパイロット勉強。
前に私ダイビングでそして本当に始める
にモデルものまたはするいくつかのふるい分け、その役立つに理解するいくつかの基本
についてのプロセスそしての品質ののデータそれ私は取得。
ここ、私できる選別の分けるの変動性それ私は見る
での反応そして属性それにのオペレーター、
の測定デバイス、またはのゲージ、そしての部品彼ら自身。
選別の理解するの壊すの何ですか貢献するに何私は見てる。
それはとても役立つ前に私打ち上げの中へあるもっと詳しい勉強。
ついに、 Gグループ直交素晴らしい飽和したデザイン
はで事実、本当にコンパクトデザイン。
でこれ例、どこあなた持っている六走る、
そしてだった試していますに理解する何ですかハプニングとセブン違う要因。
それ5月思われるある少し少し魔法の、
しかしそのあるとても攻撃的ふるい分け道具それ許可します私たちに理解する
何ですかハプニングとある多くの要因であるとても小さい実験。
その重要とこれらデザインにない持っているある多くの要因。
もし全てセブン要因はやってる何か、
そして私のみ持っている六走る、病気終わり上とても混乱したでの終わり。
しかしもし私考える二または三つの彼ら5月なれアクティブ、
これ5月なれあるとても効率的方法
に探検する何ですか行くの上それなし支出あまりにも多くのリソース。
それらのはの始めるここものそれ私は話しましたを通してある少し少し。
今私はに行く仕上げるとこれら素晴らしいツールでJMP
それはもっと一般的なそしてもっとフレキシブルのために違うシナリオ。
カスタムデザイン、私考えるはただのすばらしい道具のためにその柔軟性。
なに？本当にニースでカスタムデザイン
はそれ私持っているこれ富の違う可能性
のためにの種類の要因それ私できる含む。
継続的要因、多分病気追加で、
離散数値もの、そしてそれからまたカテゴリカル要因。
私持っているある多くの違う選択肢それで私できる置く一緒にの断片、
そしてもし私はないもちろん何のデザインすべき見てのように
でそれ底部分ののリスト、
これ与えるJMPいくつかのコントロールにヘルプガイド自分にある良い選択。
の上の次ページ、私持っているのオプションについて
かどうか私はただ興味があるでメインE影響、
かどうか私をしたい追加いくつかの二要素相互作用、
そしてかどうか私欲しいに建てるある反応表面モデル、
それでもっとのモデリングゴールのの実験。
これは選別のの簡単方法に建てるあるデザイン、
そして私持っている柔軟性ここに特定何でもデザインサイズ
感じますするだろうなれ役立つそしては内で私の予算に作るあるデザイン
そしての専門知識ののJMPデザインチーム
はに行くガイド自分にある賢明な選択。
これはある素晴らしい方法もしあなたはないもちろんについてどうやってに進む、
しかしあなたはまだ作るいくつかの鍵決断
について何のゴールのの実験すべき見てのように。
次、の増強タブ。
もしあなた考える戻るに何私は話しましたについてのためにの実験的目的、
あなた見るそれあるよこれ繋がり間の段階。
多分私は終わりいくつかの探検するまたはふるい分け、
そしてそれから私はそうするだろうのようにに遷移にモデリング。
良い、これ許可します自分に取るの実験
それ私はすでに走るそして集めましたデータのために、
そしてそれから接続するそれにのオーグメントDデザイン、割当の役割の何ですかある応答
そして何ですかの要素、そしてそれから追加でいくつかの追加走る。
あるよいくつかの専門化されたものここ、
しかしもし私選ぶの増強部分、
それ許可します自分に特定ある新しいセットの要因、
多分あるサブセットの何私持っているまたはの追加要素
そしてそれからまた何モデル私するだろう今のようににデザインのために。
これはあるフレキシブル道具のために接続するいくつかのセットのデータ一緒に。
最後に、簡単エネルギー省はある素晴らしい方法に得る始めましたのためにあなたのとても初め実験。
それ許可しますあなたに建てる順次
そしてそれガイドあなたを通してのセブン違うステップ
のの全体実験。
それは許可する私たちにデザインそして定義する、
そしてそれでそれは考え出す外何の要因は、
何のレベルは、
彼らの一般的な自然、それから私たちはできる選択する何親切のモデル
作るのほとんどセンスのために何だった試していますに成し遂げる、
それから進捗全ての方法に実はランニングの実験、入るのデータ、
やってるの分析そしてそれから生成する結果。
これはある素晴らしい進行それあるきますあなた全ての方法を通して
何午前私試していますにする？
に持っているいくつかの最後の結果になれできるに見てで。
何私意思言うはそれこれは設計のためにあるモデル-ベースのアプローチ。
何あなたはそうします見るはそれ全てのこれら
見てのように彼らは行くに選ぶある多項式形状ののモデル。
それニーズに作るセンスとしてある起動ポイント。
しかしもしそれする作るセンスそしてそれするである多くの状況、
それからこれはある素晴らしいオプション。
ただに仕上げるもの上ここ、何はいくつかののの他の鍵質問
今それ私持っているあるゴール私知るある特定の選択それ私欲しいに使用でJMP、
何はいくつかののの他の鍵質問前に私実は生成するそれデザイン？
全体カテゴリーはについての要因。
私たちは必要に使用私たちの主題案件専門知識
に形外どれの要因私たちはすべきなれ探しているで。
もし私たちは持っているあまりにも長さのあるランドリーリストの要因、
それからの実験必然的にニーズ
になれとても大きいで注文に理解する全ての彼ら。
それはに行く持っているのインパクトの上どうやって高い私たちの実験意思なれ。
もし私たちは持っているあまりにも少し要因、
それから私たちは走るの可能性のない何か重要。
何タイプは彼らは行くになれ？
私たちは必要に考えるについて取得の右サブセット。
として私示したあなたでCカスタムデザイン、私たちは持っているとてもある広いバラエティの違う
種類の役割のためにの違う要因それだった探しているで。
それは別のセットの選択肢。
どうやって多くのできる私たちは操作するの要因は？
は彼らは当然カテゴリー的、またはは彼らは継続的？
それから私たちは必要に考えるについての範囲またはの価値観のためにそれぞれのそれらの。
しましょう行くにエネルギー省そしてカスタムデザイン。
それなら私がしますただ始めるオフ
そして病気持っている三つ違う継続的な要因。
何あなたできる見るは私できる与えるある名前
にそれぞれのの要因、しかし私また得るに宣言するの範囲
それ私欲しいに実験でのためにそれぞれのそれらの要因。
あsあなたできる想像する、
これもっているある致命的役割での空間それ私は実は行くに探検する。
私必要に磨くでの上何ですか可能
そして何私は興味があるでに得るそれらの範囲右。
もし私作るの範囲あまりにも大きい、
それから私5月実は持っているある多く行くの上横切っての範囲のの入力
そして私5月ないなれできるに完全に捕獲何ですか行くの上。
もし私作るの範囲あまりにも小さい、それから私5月逃すの目標位置
そして私5月得るある歪ビューのの重要性のそれ要素。
ここ、これ入力実はもっているある多く行くの上のためにそれ応答、
しかしもし私サンプルであるとても狭い範囲、それ見た目のようにそのないやってる何でも。
最後に、もし私はでの間違っている位置、私5月逃すいくつかの特徴
そしてないなれできるに最適化するのプロセスのために何私はやってる。
また、の選択のどれの要因そしての範囲、
依存するある多くの上持っているいくつかの基本的理解
について何だった試していますにするそしてどこ私たちは必要に探検する。
の次ピースに話すについては
の関係間入力そして反応。
私意思言うそれ1つのの一般間違い
それ私頻繁見るはそれ私たちは走るの実験、
そしてそれから後の事実、人々気づく、おお、私たちはすべき持っている集めましたこれ。
で教科書、ある多くの回、
それ見た目のようにあるよあるシングル応答それだった興味があるで
そして私たちは走るの実験にただ集めるのためにそれ応答。
で練習する、私考えるほとんど実験持っている複数反応
そしてそれでこれはある鍵決断、はに作るもちろん
前に私たちは集めるそれ初めデータポイント
それ私たちは実は含むの右セットの反応
それでそれ私たちはできる答え全てのの質問からそれ1つ実験。
それから私たちは必要に考えるについて何私たちは知るについての関係。
はそれおそらくになれスムーズ？
はそれに行くなれ継続的なでの範囲それ私たちは持っています選択されましたか？
どうやって複雑は私たちは期待してそれになれ？
あllのこれら持っているのインパクトの上のデザインそれだった行くに持っている。
あカップルの一般間違いについての関係は、
1つ、いるある少しあまりにも自信を持って、
それで私たちは仮定するそれ私たちは知るあまりにも多くのについて何ですかに行く起こる、
そしてそれからしないでください建てるでいくつかの保護に対して驚く。
それからまたもし私たちは持っている複数反応、
ない設計するのためにのほとんど複雑関係。
もし1つの彼らだった興味があるでメインE影響する
そしての他の1つ私たちは考えるそこにはかもしれないなれ曲率、
私たちは必要に建てるのデザインそれでそれそれできる見積もりの曲率
なぜならそれはのもっと複雑関係。
あ初め鍵決断それ私考える
はある少し少し隠れたでJMPはそれ私たちは持っているに決める間モデル-に基づいて、
そしてそれはいつもの賢明なもしだった自信を持って
それ私たちの反応意思なれスムーズそして継続的な、
そしてそれだったない調査中あまりにも大きいのある地域、
またはすべき私たちはする空間充填？
空間充填できるなれある良い安全性ネットもしだったないもちろん何に期待する、
もしだった探検するある大きい地域、
またはもし私たちはをしたい守るに対して驚く。
私はポインティングここの上の最後滑り台。
私持っているもっと詳細についてそれにある紙
それ私書きましたとある同僚、ル・ル博士
での大学の南フロリダ州
どこ私たちは話すについての影響
のそれ初めフォークでの道、どうやってする私たちは選ぶ間モデル-ベースの
そして空間充填、そして何はの影響は？
それから最後に、私たちは必要に考えるある少し少しについて制約。
私たちの入力地域、
もし私たちは持っています宣言されたいくつかの範囲のためにの違う入力、
それ当然らしいのようにそのある四角またはある矩形。
しかしでそれ地域、
そこには5月なれいくつかの部分どこ私たちはできない
得るある応答または私たちはただしないでくださいお手入れについて何の反応見てのように。
想像するもし私午前やってるの実験についてベーキングそして私は変化するの時間
それのクッキーはでのオーブンそしての温度ののオーブン。
私かもしれない知るそれの一番クールな温度
のためにの最短額の時間しません生産するある焼きましたクッキー。
それはまだなれ生、またはそれかもしれないなれの最もホットな温度
のためにの最長の時間意思焼きすぎますのクッキー。
私欲しいに選別のチョップオフ地域
のそれ空間それそうではありませんの興味またはしません与える自分ある合理的もの。
でJMP、あるよ簡単方法に特定制約
に作るの形のそれ地域マッチ何あなた欲しい。
の最後ものは全てについて予算、
どうやって大きいすべき私の実験なれ、そしてそれはある関数のの時間
それ私持っている利用可能そしての料金のの実験。
でJMP、私たちはジャンプにここ。
多分私特定ある応答表面モデル、
あなたはそうします見るそれあるよある新しい特徴呼ばれたデザイン冒険者、
どれのいつ私活性化それ、
それ許可します自分とあるシングルクリックのあるボタンに生成する複数デザイン。
私できる最適化するのために良い推定、それでDまたはあお最適性、
または良い予測のの反応とIO最適性。
私できる変化するのサイズのの実験そして中心ポイントそして複製します。
もし私クリック生成する全てデザイン、それ意思生成するあるダースまたはそれでデザイン、
どれのそれから私できる比較するそして考慮する
そして形外どれの1つ作るのほとんどセンス。
私考える理解の予算、考えのそれとしてある制約、
はの重要考慮それ私たちは必要に持っている。
に包むもの上、ただある少し役立つリソース。
の初め1つはあるJMPウェブページ
それ話すである少しもっと詳細についての違う種類のデザイン。
それ埋めるである多くのの詳細それ私そうではなかったできるに話すについて今日
についてそれらの個人選択肢の上のエネルギー省タブ。
のモデルBアシード対スペースF病気の、それはの紙私参照した以前、
どこ私たちは必要に理解する
の影響の選択するあるモデル-ベースのデザイン
またはやってる空間-充填、どれのはある少しもっと一般的な
そしてある少しより保護的なもし私たちはは期待していくつかの驚く。
それからの最後二ものは、 2つの白論文それ私書きました、
の初め1つ話すについてどうやってあなたできる使用デザイン冒険者
に考慮する違うデザインサイズ
そして違う最適性基準そしてそれから選ぶ間
の違う選択肢による探しているでの比較するデザインオプションでJMP。
それから最後に、すべて私は話しましたについてここ
は依存の上主題案件専門知識。
のなぜそしてどうやっての尋ねる良い質問、
与えるいくつかの戦略のためにどうやってに交流すると私たちの主題案件専門家
になれできるに目標それらの会話そして作る彼らとして生産的なとして可能。
私希望これもっているされた役立つ、
そして意志ヘルプあなた持っているある成功初め実験を使用してJMPソフトウェア。
ありがとう。
