Akademisches JMP-Webinar – Lehren der Versuchsplanung mit JMP
Posten Sie unten Fragen oder Kommentare. Laden Sie die JMP Journal-Datei im Abschnitt „Anhänge“ rechts herunter.
Die Versuchsplanung (DOE) ist eine entscheidende Fähigkeit, die der moderne Student der Naturwissenschaften oder Ingenieurwissenschaften entwickeln muss. Die erstklassige Suite an DOE-Tools von JMP wird in der Industrie häufig eingesetzt, und dank der visuellen Benutzeroberfläche ohne Code eignen sich die DOE-Tools von JMP auch hervorragend für den Einsatz im Unterricht. In diesem Webinar wird die Verwendung von JMP für den DOE-Unterricht untersucht, wobei der Schwerpunkt auf klassischen und modernen optimalen Designs, der Analyse von DOE-Daten und den kostenlosen DOE-Lehrressourcen liegt, die vom JMP Academic Program angeboten werden.
Akademisches WebinarVersuchsplanungBetreff: Akademisches JMP-Webinar – Lehren der Versuchsplanung mit JMPHallo @colliDer88 , du hast es fast geschafft! Wenn Sie „ Keine Blöcke erforderlich“ konfigurieren, werden standardmäßig auch 4 zusätzliche Läufe hinzugefügt (aus einigen guten Gründen, insbesondere wegen einer schönen Steigerung der statistischen Leistung). Ändern Sie 4 in 0 zusätzliche Läufe, und Sie erhalten ein DSD mit 13 Läufen.
Betreff: Akademisches JMP-Webinar – Lehren der Versuchsplanung mit JMPHey, ich kann die 13 Durchläufe in der Definitive Screening Design-Demo nicht reproduzieren. Ich konnte nur 17 Läufe erreichen, selbst nachdem ich auf „Keine Blöcke erforderlich“ geklickt hatte. Könnten Sie bitte die 13 Läufe erklären?
Betreff: Akademisches JMP-Webinar – Lehren der Versuchsplanung mit JMPZunächst möchten Sie feststellen, ob die Erstellung einer zusammengesetzten Antwort konzeptionell sinnvoll ist. Es kann sein, dass sich die einzelnen Antworten mathematisch nicht sinnvoll kombinieren lassen. Wenn Sie jedoch eine sinnvolle Möglichkeit finden, sie zu kombinieren, können Sie den Formeleditor von JMP verwenden, um die Formel zur Berechnung der zusammengesetzten Antwort zu erstellen. Sie würden diese Formel in der Antwortspalte Ihrer Taguchi-Versuchstabelle verwenden.
Betreff: Akademisches JMP-Webinar – Lehren der Versuchsplanung mit JMPIch möchte also wissen, wie ich eine zusammengesetzte Antwort erstellen kann, wenn ich Taguchi Plan verwende.
Betreff: Akademisches JMP-Webinar – Lehren der Versuchsplanung mit JMPWenn Ihr Budget begrenzt ist, sollten Sie den benutzerdefinierten Designer in Betracht ziehen, der angesichts der Einschränkungen, die Sie der Auflagengröße (neben anderen Designparametern) auferlegen, das optimale Design liefert. Mehrere Antworten sind problemlos möglich.
Sie können das DOE-Einführungskit durcharbeiten, um sich mit dem Custom Designer vertraut zu machen, und sich dann eines oder mehrere Mastering JMP-Webinare zu DOE ansehen, um mehr über die Details zu erfahren. Wenn Sie der JMP-Benutzergemeinschaft weitere Fragen stellen möchten, empfehle ich, diese im allgemeinen Diskussionsforum zu posten.
Betreff: Akademisches JMP-Webinar – Lehren der Versuchsplanung mit JMPIch habe drei verschiedene Faktoren, die ich hinsichtlich ihres Einflusses auf sechs verschiedene Reaktionen untersuchen möchte. Aus finanziellen Gründen möchte ich jedoch weniger Proben mit jeweils drei Ebenen haben. Ich habe die Taguichi-Methode ausprobiert, bin aber nicht zufrieden. Auch mit dem Antwortoberflächendesign, aber ich weiß nicht, wie ich die sechs Antworten und auch die drei Ebenen jedes Faktors in JMP einfügen soll.
Betreff: Akademisches JMP-Webinar – Lehren der Versuchsplanung mit JMPVielen Dank für Ihre Antwort.
Ich bin Student und würde gerne wissen, wie ich Unterstützung bei der Erstellung meines Erlebnisplans erhalten kann.
Betreff: Akademisches JMP-Webinar – Lehren der Versuchsplanung mit JMP@cedrick07 , Taguchi-Designs zielen normalerweise nur auf eine einzige Antwort ab, und das Taguchi-Array von JMP lässt nur eine Antwort zu. Sie könnten versuchen, eine zusammengesetzte Antwort zu erstellen und dabei eine Funktion (z. B. einen gewichteten Durchschnitt) zu verwenden, um alle Ihre Antworten sinnvoll zu einer einzigen zusammenzufassen. Sie können auch einen Optimierungsansatz mit mehreren Zielen verwenden, bei dem Sie alle Antworten sammeln, sie dann einzeln in „Modell anpassen“ analysieren und dann den allgemeinen Profiler im Menü „Diagramm“ verwenden, um eine Kompromissanalyse durchzuführen.
Taguchi-Designs sind bei vielen Statistikern in Ungnade gefallen. Wenn Sie Taguchi-Designs in Betracht ziehen, weil Sie die innerhalb der Spezifikation liegende Rate bei Vorhandensein von Rauschfaktoren optimieren müssen, könnten Sie in Betracht ziehen, einen anderen Designtyp auszuführen, der mehrere Antworten unterstützt (vielleicht ein benutzerdefiniertes Design ), bei dem sowohl das Rauschen als auch die Kontrollfaktoren manipuliert werden in einem Taguchi-Entwurf und anschließender Verwendung eines Simulationsexperiments, um optimale Einstellungen angesichts der inhärenten Variation der Rauschfaktoren zu identifizieren. Weitere Informationen zu diesem Ansatz finden Sie in diesem Video:https://community.jmp.com/t5/JMP-On-Air/Simulation-Experiment/ta-p/261021 .
Betreff: Akademisches JMP-Webinar – Lehren der Versuchsplanung mit JMPWie füge ich viele Antworten in DOE ein, wenn ich den Taguchi-Plan verwende?
