Seminario web académico de JMP: enseñanza del diseño de experimentos con JMP
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El diseño de experimentos (DOE) es una habilidad crítica a desarrollar en el estudiante de ciencias o ingeniería moderna. El conjunto de herramientas DOE de clase mundial de JMP se utiliza ampliamente en la industria, y la interfaz visual sin código de JMP hace que sus herramientas DOE también sean ideales para uso en el aula. Este seminario web revisa el uso de JMP para la enseñanza del DOE, con un enfoque en diseños óptimos tanto clásicos como modernos, análisis de datos del DOE y recursos didácticos gratuitos del DOE que ofrece el programa académico JMP.
Seminario web académicoDiseño de experimentosRe: Seminario web académico de JMP: enseñanza del diseño de experimentos con JMPHola @colliDer88 , ¡ya casi has llegado! Cuando configura " No se requieren bloques", también se agregan 4 ejecuciones adicionales de forma predeterminada (por algunas buenas razones, especialmente un buen impulso de poder estadístico). Cambie de 4 a 0 ejecuciones adicionales y obtendrá un DSD de 13 ejecuciones.
Re: Seminario web académico de JMP: enseñanza del diseño de experimentos con JMPOye, no puedo reproducir las 13 ejecuciones en la demostración de Definitive Screening Design. Sólo pude realizar 17 ejecuciones incluso después de hacer clic en "No se requieren bloques". ¿Podrías explicar las 13 carreras, por favor?
Re: Seminario web académico de JMP: enseñanza del diseño de experimentos con JMPPrimero querrás determinar si crear una respuesta compuesta tiene sentido conceptualmente. Puede darse el caso de que las respuestas individuales no puedan combinarse matemáticamente de manera significativa. Pero si determina una manera significativa de combinarlos, puede usar el Editor de fórmulas de JMP para crear la fórmula para calcular la respuesta compuesta. Usaría esa fórmula en la columna de respuesta de su tabla de diseño Taguchi.
Re: Seminario web académico de JMP: enseñanza del diseño de experimentos con JMPEntonces, quiero saber ¿cómo puedo crear una respuesta compuesta si uso el Plan Taguchi?
Re: Seminario web académico de JMP: enseñanza del diseño de experimentos con JMPSi tiene un presupuesto limitado, debería considerar el Diseñador personalizado , que le proporcionará el diseño óptimo dadas las restricciones que imponga en el tamaño del tiraje (entre otros parámetros de diseño). Se adapta fácilmente a múltiples respuestas.
Puede leer el kit de introducción del DOE para familiarizarse con el Diseñador personalizado y luego ver uno o más seminarios web sobre Dominio de JMP en el DOE para conocer más detalles. Si tiene más preguntas que plantear a la comunidad de usuarios de JMP, le recomiendo publicarlas en el foro de discusión general .
Re: Seminario web académico de JMP: enseñanza del diseño de experimentos con JMPTengo tres factores diferentes que quiero estudiar en términos de su influencia en seis respuestas diferentes. Pero por razones de financiación limitada, quiero tener menos muestras con tres niveles cada una. He probado el método Taguichi pero no estoy satisfecho. También con el diseño de la superficie de respuesta, pero no sé cómo insertar las seis respuestas y también los tres niveles de cada factor en JMP.
Re: Seminario web académico de JMP: enseñanza del diseño de experimentos con JMPMuchas gracias por su respuesta.
Soy estudiante y me gustaría saber cómo puedo obtener ayuda para configurar mi plan de experiencia.
Re: Seminario web académico de JMP: enseñanza del diseño de experimentos con JMP@cedrick07 , los diseños de Taguchi generalmente apuntan a una sola respuesta, y Taguchi Array de JMP permite solo una respuesta. Podría intentar crear una respuesta compuesta, utilizando alguna función (un promedio ponderado, por ejemplo) para combinar de manera significativa todas sus respuestas en una sola. También puede utilizar un enfoque de optimización de objetivos múltiples, en el que recopila todas las respuestas, luego analiza cada una por separado en Ajustar modelo y luego usa el Generador de perfiles general en el menú Gráfico para realizar un análisis de compensación.
Los diseños de Taguchi han perdido el favor de muchos estadísticos. Si está considerando diseños Taguchi porque necesita optimizar la tasa dentro de las especificaciones en presencia de factores de ruido, podría considerar ejecutar otro tipo de diseño que admita respuestas múltiples (quizás un diseño personalizado ), manipulando tanto el ruido como los factores de control como corresponda. en un diseño de Taguchi y luego utilizando un experimento de simulación para identificar la configuración óptima dada la variación inherente en los factores de ruido. Vea este video para obtener más información sobre este enfoque:https://community.jmp.com/t5/JMP-On-Air/Simulation-Experiment/ta-p/261021 .
Re: Seminario web académico de JMP: enseñanza del diseño de experimentos con JMP¿Cómo poner muchas respuestas en DOE cuando uso el plan Taguchi?
