JMP continúa superando los límites de lo que es posible con DOE en nuevas capacidades y plataformas. Esta sesión se centra en dos de esas capacidades: DOE funcional y modelos de conjunto autovalidantes (SVEM). Los datos funcionales son datos bidimensionales, como una curva cinética, evolución de calor a lo largo del tiempo, distribución del tamaño de partículas o un espectro químico. Un DOE funcional le permite optimizar toda esa curva de respuesta (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 funcionales está en JMP estándar?
R: No, el análisis de datos funcionales es una función únicamente 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 usted cree manualmente.
P: ¿Cómo se crean vínculos virtuales entre tablas de datos?
R: Puedes hacer uniones virtuales usando Propiedades de la columna ID de enlace y referencia de enlace .
