JMP는 새로운 기능과 플랫폼에서 DOE를 통해 가능한 것의 한계를 계속 확장하고 있습니다. 이 세션에서는 기능적 DOE와 자체 검증 앙상블 모델(SVEM)이라는 두 가지 기능에 중점을 둡니다. 기능적 데이터는 동역학 곡선, 시간 경과에 따른 열 발생, 입자 크기 분포 또는 화학 스펙트럼과 같은 2차원 데이터입니다. 기능적 DOE를 사용하면 단일 매개변수 대신 전체 반응 곡선을 최적화할 수 있습니다. SVEM(자체 검증 앙상블 모델)을 사용하면 고급 모델링 알고리즘을 통해 설계에서 더 적은 수의 실험을 실행할 수 있습니다.
Q&A / 토론
Q: 표준 JMP에서 기능적 데이터 분석이 가능한가요?
답변: 아니요. 기능적 데이터 분석은 JMP Pro에만 있는 기능입니다.
Q: 목표 곡선은 어떻게 생성합니까?
A: 목표 곡선은 이전 결과 또는 수동으로 생성한 이론적 목표를 기반으로 생성될 수 있습니다.
Q: 데이터 테이블 간 가상 링크를 어떻게 만드나요?
A: 다음을 사용하여 가상 조인을 만들 수 있습니다. 링크 ID 및 링크 참조 열 속성 .
