JMP continúa ampliando los límites de lo que es posible con DOE en nuevas capacidades y plataformas. Esta sesión se centrará en dos de esas capacidades: DOE funcional y modelos de conjunto de autovalidación (SVEM). Los datos funcionales son datos bidimensionales como una curva cinética, la evolución del calor a lo largo del tiempo, la distribución del tamaño de las partículas o un espectro químico. Un DOE funcional le permite optimizar esa curva de respuesta completa (en lugar de un solo parámetro). Los modelos de conjunto de autovalidación (SVEM) le permiten ejecutar incluso menos experimentos en su diseño a través de algoritmos de modelado avanzados.
Preguntas y respuestas / Discusión
P: ¿El análisis de datos funcional está en JMP estándar?
R: No, el análisis de datos funcionales es una función solo en JMP Pro.
P: ¿Cómo se crea una curva objetivo?
R: La curva objetivo se puede crear en función de resultados anteriores o de un objetivo teórico que cree manualmente.
P: ¿Cómo se crean enlaces virtuales entre tablas de datos?
R: Puede hacer uniones virtuales usando Propiedades de la columna ID de enlace y referencia de enlace .
