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JMP 기능적 DOE 및 곡선 DOE 모델링을 사용한 기능적 반응 예측 - (2023-US-30MP-1520)

Fangyi Luo, 그룹 과학자, Procter & Gamble
Christopher Gotwalt, JMP 통계 R&D 이사

기능적 또는 곡선적 반응은 업계에서 자주 발생합니다. JMP의 새로운 기능 덕분에 이제 JMP 기능적 DOE 또는 곡선 DOE 모델링을 통해 주요 DOE 또는 제품 설계 요소를 사용하여 기능적 반응을 모델링하고 예측할 수 있습니다. 기능적 DOE 모델은 순전히 경험적입니다. 그러나 곡선 DOE 모델은 곡선 응답의 기능적 형태에 대한 기계적 또는 전문 지식을 통합할 수 있습니다. 본 프레젠테이션에서는 Functional DOE와 Curve DOE 모델링을 활용한 기능적 반응 예측 방법과 결과를 소비재 업계의 사례 연구를 통해 비교합니다.

안녕하세요, 나의 이름 ~이다 팡지 i 루오 그리고 나는 ~에서 프록터 앤 갬블.

오늘 나는 발표 ~와 함께 크리스 고트발트 ~에서 JMP.

이었다 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 어떻게 에게 모델 데이터 ~에서 디자인된 실험

언제 그만큼 응답 ~이다 기능의 곡선.

기능의 또는 곡선 응답 발생하다 매우 자주 ~에 산업.

감사해요 에게 그만큼 새로운 개발 ~의 JMP,

우리 ~할 수 있다 지금 모델 그리고 예측하다 기능의 응답

~처럼 a 기능의 ~의 열쇠 암사슴 또는 제품 설계 요인

사용하여 둘 다 기능의 암사슴 또는 곡선 암사슴 모델링.

A 기능의 암사슴 모델 ~이다 전혀 경험적.

하지만, a 곡선 암사슴 모델 ~할 수 있다 가져가다 ~ 안으로 계정 기계적

또는 전문가 지식 ~에 그만큼 기능의 형태 ~의 그만큼 곡선 응답.

~ 안에 이것 프레젠테이션, 그만큼 방법 그리고 결과 ~의 예측하다

기능의 응답 사용하여 기능의 암사슴 그리고 곡선 암사슴 모델링 ~ 할 것이다 BE 비교하다

사용하여 사례 연구 ~에서 그만큼 소비자 제품 산업.

이것 ~이다 그만큼 개요 ~의 a 말하다.

우리 ~ 할 것이다 부서지다 그만큼 말하다 ~ 안으로 둘 부속.

~ 안에 그만큼 첫 번째 부분, 크리스 ~ 할 것이다 말하다 ~에 대한

무엇 ~이다 그만큼 기능의 데이터 예 ~의 기능의 데이터

그리고 그 다음에 그 ~ 할 것이다 돕다 너 ~와 함께 근본적인 이해

~의 그만큼 기능의 암사슴 모델링,

포함 기능의 원칙 요소 분석

~처럼 잘 ~처럼 곡선 암사슴 모델링.

~ 안에 그만큼 두번째 부분,

I ~ 할 것이다 사용 둘 예 ~에서 프록터 앤 갬블

그리고 비교하다 그만큼 결과 ~의 기능의 암사슴 그리고 곡선 암사슴 모델링

사용하여 이것들 둘 예.

그만큼 첫 번째 예 ~이다 모델링 점도

~ 위에 시간 데이터 F에서 공식화 실험.

그만큼 두번째 예 ~이다 모델링 흡수 용량 ~ 위에 시간 데이터

에서 a 기저귀 설계 ~의 실험.

그 다음에 I ~ 할 것이다 마치다 그만큼 말하다 ~와 함께 a 짧은 요약 그리고 결론.

감사해요 팡지 나.

지금 나는 가고 있다 에게 주다 a 빠른 소개 에게 기능의 그리고 곡선 데이터 분석.

하지만 첫 번째 I 원하다 에게 가리키다 밖으로

저것 거기 ~이다 a 많은 ~의 이것 친절한 ~의 데이터 밖으로 거기 그리고 JMP 정말 가지다 만들어진

분석하는 곡선 응답 데이터 ~처럼 빠른, 쉬운 그리고 정확한 ~처럼 가능한.

만약에 너 아직 들었다 ~의 기능의 데이터 분석 전에,

너 가지다 틀림없이 본 그것 밖으로 거기.

그것은 모두 ~ 위에 그만큼 장소,

그리고 나는 할 것이다 보여주다 너 일부 예 에게 만들다 저것 분명한.

을 위한 예, 여기 ~이다 연간 집 가격 지수

~에서 1992년 -2021 ~을 위한 모두 50 우리를 상태.

각 기능 가지다 a 시작 측정

팔로우함 ~에 의해 a 순서 ~의 다른 측정

그리고 그 다음에 a 결정적인 측정.

그들 모두 가지다 a 시작, a 가운데 그리고 안 끝.

그만큼 기능 ~하지 않다 가지다 에게 모두 가지다 그만큼 같은 시작 그리고 엔드포인트

또는 측정 ~에 그만큼 같은 타임스.

~ 안에 a 시간 시리즈 분석, 우리 ~이다 정말 관심 있는 ~에 사용하여 데이터

에게 예측하다 앞으로 ~ 안으로 그만큼 미래 사용하여 데이터 관찰됨 ~에서 그만큼 과거.

~ 안에 a 기능의 데이터 분석 또는 a 곡선 데이터 분석,

우리 ~이다 일반적으로 더 관심 있는

~에 설명하다 그만큼 변화 내부 에게 그만큼 기능

~보다 예측하다 그 너머에 그만큼 범위 ~의 타임스 우리는 관찰됨.

~ 안에 제품 그리고 프로세스 개선 ~에 산업,

우리 ~이다 자주 일하고 있는 ~에 비금융 곡선.

나는 가고 있다 에게 보여주다 너 일부 예 저것 우리의 고객 가지다 공유됨 ~와 함께 우리를.

여기 우리 보다 a 세트 ~의 적외선 스펙트럼 ~의 가솔린 견본

사용된 에게 개발하다 안 저렴하다 도구 에게 측정하다 옥탄 그리고 가솔린.

그만큼 녹색 곡선 가졌다 높은 옥탄, 그리고 그만큼 빨간색 것들 ~이었다 낮은 ~에 옥탄.

그만큼 키 ~의 그만큼 왼쪽 정점 돌린 밖으로 에게 BE 비판적인

~을 위한 예측하다 옥탄 수준.

미생물 성장 곡선

~이다 a 흔한 유형 ~의 기능의 데이터 ~에 그만큼 생명공학 산업.

오늘, F 안이 ~ 할 것이다 BE 시연 둘 행동 양식 ~에 JMP

저것 ~할 수 있다 BE 사용된 ~을 위한 분석하는 하다,

어디 그만큼 응답 ~이다 a 세트 ~의 측정.

그만큼 첫 번째 방법 ~이다 ~라고 불리는 기능의 암사슴 분석

그리고 ~이다 최상의 ~을 위한 복잡한 응답 기능 좋다 스펙트럼

언제 너 필요 그만큼 모델 에게 정말 배우다 그만큼 곡선 그리고 그만큼 데이터 ~에서 할퀴다.

그만큼 두번째 ~이다 a 곡선 DOE 분석,

어느 ~이다 기반을 둔 ~에 비선형 회귀 모델.

언제 너 ~할 수 있다 사용 그만큼 곡선 DOE 분석,

I 설립하다 저것 너 얻다 더 정확한 결과 ~와 함께 그것.

하지만 만약에 너 캔트 얻다 그만큼 곡선 DOE 분석 에게 일하다,

너 ~할 수 있다 언제나 떨어지다 뒤쪽에 ~에 그만큼 기능의 암사슴 분석,

~처럼 그것은 더 일반적인 ~보다 곡선 DOE.

그만큼 비판적인 단계 ~에 기능의 데이터 분석

저것 ~ 할 것이다 BE 새로운 에게 최대 사람들

~이다 ~라고 불리는 기능의 원칙 구성 요소 분석,

또한 ~라고 불리는 FPCA ~을 위한 짧은.

이것 ~이다 어떻게 우리 분해하다 그만큼 곡선 ~ 안으로 모양 구성 요소

저것 설명하다 그만큼 전형적인 패턴 우리 보다 ~에 그만큼 곡선,

~처럼 잘 ~처럼 무게 저것 기인하다 어떻게 강하게 각 개인 곡선

상관관계가 있다 ~와 함께 저것들 모양 구성 요소.

그것은 a 친절한 ~의 치수 절감 그리고 데이터 압축 기술

저것 감소하다 모두 그만큼 정보 ~에 그만큼 곡선

~ 안으로 그만큼 최대 콤팩트 대표 가능한.

에게 설명하다 FPCA, 가져가다 a 바라보다 ~에 그만큼 세트 ~의 곡선 ~에 그만큼 구성 여기.

무엇 하다 그들 가지다 ~에 흔한?

어떻게 하다 그들 다르다 ~에서 하나 또 다른?

무엇 I 보다 ~에 흔한

~이다 a 세트 ~의 정점 모양 ~와 함께 하나 정점 당 곡선,

그리고 그만큼 모양 가다 에게 영 떨어져 있는 ~에서 그만큼 정점.

그들 또한 나타나다 에게 BE 대칭 약 그만큼 센터 ~의 그만큼 정점.

~ 안에 자귀 ~의 차이점, I 보다 변화 ~에 정점 높이,

그리고 거기 ~이다 분명한 수평의 교대 ~에서 왼쪽 에게 오른쪽,

그리고 일부 곡선 ~이다 또한 더 좁아지다 ~보다 다른 것들.

~ 안에 a 기능의 데이터 분석,

그만큼 첫 번째 물건 우리 하다 ~이다 찾다 a 스무딩 모델

저것 개종하다 또는 대략적인 그만큼 이산적인 측정,

변환 중 그들을 ~ 안으로 마디 없는 기능.

있다 a 다양성 ~의 스무딩 모델 ~에 FDE.

I ~하지 않다 정말 가지다 a 단단한 규칙 ~처럼 에게 어느 하나 ~이다 그만큼 최상의 ~에 일반적인,

하지만 여기 ~이다 나의 관찰 ~에 대한 그만큼 최대 흔한 것들.

웨이블릿 그리고 스플라인 가지다 다른 강점.

웨이블릿 ~이다 새로운 ~에 JMP 찬성 17

그리고 ~이다 매우 빠른 그리고 ~이다 일반적으로 그만큼 최상의 ~와 함께 복잡한 기능

그런 ~처럼 스펙트럼, ~처럼 긴 ~처럼 그만큼 X 좌표 ~의 그만큼 데이터 ~이다 ~에 a 그리드.

~에 그만큼 다른 손, 거기 ~이다 B와 P 스플라인,

어느 ~이다 더 느리게 계산적으로

하지만 ~이다 더 나은 ~을 위한 데이터 ~와 함께 불규칙하게- X 간격 에스,

그리고 ~이다 또한 자주 더 나은

언제 거기 ~이다 오직 a 다스 또는 보다 적은 측정 당 기능.

만약에 그만큼 데이터 그렇지 않다 크기가 큰, I ~일 것이다 노력하다 둘 다 스플라인 그리고 잔물결

그리고 보다 어느 하나 ~이다 기부 우리를 그만큼 최상의 맞다

~에 의해 찾고 ~에 그만큼 그래프.

그만큼 기본 그래프 I 사용 에게 만들다 결정 ~에 대한 스무딩 모델

~이다 실제 ~에 의해 예측됨 플롯

그리고 너 구함 그만큼 하나 저것 포옹 그만큼 45- 도 선 더 면밀히.

~ 안에 이것 사례, I ~일 것이다 선택하다 그만큼 잔물결 모델 ~에 그만큼 오른쪽

~ 위에 그만큼 운형자 모델 ~에 그만큼 왼쪽,

왜냐하면 저것들 포인트들 ~이다 더 단단하게 약 저것 45- 도 선.

즉시 ~ 후에 JMP 찬성 맞다 a 스무딩 모델 에게 그만큼 데이터,

그것 분해하다 그만큼 신호

~ 안으로 우성 특성 모양 그것 설립하다 ~에 그만큼 데이터.

~ 안에 매우 정확한 언어, 이것들 모양 ~이다 ~라고 불리는 고유함수,

하지만 a 더 나은 그리고 더 접근하기 쉬운 이름 ~일 것이다 BE 에게 부르다 그들을 모양 구성 요소.

여기 우리 보다 저것 JMP 가지다 설립하다

저것 그만큼 전반적인 평균 기능 ~이다 a 정점 모양

그리고 저것 거기 ~이다 삼 모양 구성 요소

저것 설명하다 97% ~의 그만큼 변화 ~에 그만큼 데이터.

그만큼 첫 번째 모양 요소 나타납니다 에게 대응하다 에게 a 정점 키.

나는 배운 에게 인정하다 저것 그만큼 두번째 모양

~이다 a 유형 ~의 왼쪽- 오른쪽 정점 옮기다 무늬 그리고 저것 그만큼 제삼 모양 요소

~이다 무엇 저것 ~일 것이다 제어 그만큼 정점 너비.

기억하다 저것 이것들 ~이다 모양 배운 ~에서 그만큼 데이터,

~ 아니다 무엇 저것 I 준 JMP 밖의 ~의 그만큼 데이터.

무엇 가지다 일어난 ~이다 그만큼 관찰됨 스펙트럼 ~에 그만큼 데이터

가지다 계속 ~ 이다 분해된 ~ 안으로 안 첨가물 콤비네이션

~의 그만큼 모양 구성 요소

~와 함께 고유한 무게 ~을 위한 각 개인 곡선.

그만큼 기능의 PCA ~이다 좋다 뒤집다 공학 그만큼 레시피 ~의 그만큼 곡선

~에 자귀 ~의 그만큼 모양 구성 요소.

그만큼 평균 기능 ~이다 그만큼 물건 저것 그들 모두 가지다 ~에 흔한.

그만큼 모양 구성 요소 ~이다 그만큼 기본 재료.

그리고 그만큼 무게 ~이다 그만큼 금액 ~의 그만큼 재료

~에 그만큼 개인 곡선.

그만큼 기능의 암사슴 분석 ~이다 그만큼 같은 수학적으로

~처럼 적출 그만큼 점수 또는 무게

그리고 모델링 그들을 ~에 맞다 모델 ~와 함께 그만큼 일반화된 회귀 플랫폼.

다행스럽게도, 거기 ~이다 a 빨간색 삼각형 옵션

~에 그만큼 기능의 데이터 탐침 저것 자동화하다 그만큼 모델링,

연결 위로 그만큼 암사슴 모델 ~와 함께 그만큼 모양 기능 ~을 위한 너

그리고 발표 너 ~와 함께 a 프로파일러

저것 연결하다 그만큼 암사슴 모델 ~와 함께 그만큼 모양 기능.

너 ~할 수 있다 곧장 보다 어떻게 바꾸다 그만큼 암사슴 요인

리드 에게 변화 ~에 그만큼 예측됨 곡선 또는 스펙트럼.

거기 ~이다 많은 잠재적인 애플리케이션 ~의 기능의 암사슴 분석,

일부 ~의 어느 팡이 ~ 할 것이다 BE 발표 나중에 ~에 이것 말하다.

거기 ~이다 또 다른 접근하다 ~에 JMP ~라고 불리는 곡선 암사슴 모델링.

이것 답변 그만큼 같은 친절한 ~의 질문 ~처럼 기능의 암사슴,

하지만 그것 ~이다 비선형 회귀 기반을 둔 꽤 ~보다 운형자 또는 잔물결 기반을 둔.

무엇 저것 수단 ~이다 저것 만약에 너 가지다 a 좋은 아이디어 ~의 a 비선형 모델,

좋다 a 삼- 매개변수 물류 모델, 그리고 만약에 저것 모델 맞다 당신의 데이터 잘,

너 ~할 수 있다 얻다 모델 그리고 결과

저것 일반화하다 더 나은 ~보다 a 기능의 암사슴 모델,

왜냐하면 그만큼 일반적인 모양 ~의 그만큼 곡선

그렇지 않다 가지다 에게 BE 배운 ~에서 할퀴다 ~에서 그만큼 데이터 사용하여 스플라인 또는 잔물결.

그만큼 아이디어 존재 저것 만약에 너 ~할 수 있다 만들다 가정 ~에 대한 당신의 데이터

저것 낳다 그만큼 모델링 노력 필요하다,

당신의 예측 ~ 할 것이다 BE 더 정확한, 특히 ~에서 작은 데이터 세트.

곡선 암사슴 분석 가지다 a 매우 비슷한 작업 흐름

에게 a 기능의 암사슴 분석,

제외하고 저것 너 가다 ~을 통해 그만큼 맞다 곡선 플랫폼

대신에 ~의 그만큼 기능의 데이터 탐침,

그리고 대신에 ~의 고르는 잔물결 또는 스플라인,

너 선택했다 a 파라메트릭 모델 ~에서 그만큼 플랫폼.

단지 좋다 ~에 a 기능의 암사슴 분석,

너 원하다 에게 검토 그만큼 실제 예측으로 구성

에게 만들다 확신하는 저것 당신의 비선형 모델 ~이다 행위 a 좋은 직업 ~의 장착 그만큼 데이터.

A 곡선 DOE 분석 ~이다 그만큼 같은 ~처럼 모델링

그만큼 비선형 회귀 매개변수

추출됨 ~에서 그만큼 곡선 사용하여 그만큼 일반화된 회귀 플랫폼.

이것 ~이다 그만큼 같은 물건 ~처럼 무엇입니까? 가고 있다 ~에 ~와 함께 a 기능의 암사슴 분석

~와 함께 그만큼 FPCA 무게.

곡선 맞춤 자동화하다 그만큼 모델링 그리고 심상 단지 ~처럼 FDE 하다.

한 번 너 알다 기능의 암사슴 분석,

그것은 정말 ~ 아니다 매우 딱딱한 ~에 모두 에게 배우다 곡선 DOE 분석.

지금 나는 가고 있다 에게 손 그것 ~ 위에 에게 F 안이

WHO 가지다 일부 멋진 예 설명 기능의 암사슴 그리고 곡선 DOE.

감사해요 크리스.

다음 나는 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 둘 예 ~에서 프록터 앤 갬블.

그만큼 첫 번째 예 ~이다 점도 ~ 위에 시간 곡선

모은 ~에서 a 숫자 ~의 역사적인 공식화 실험

~을 위한 그만큼 같은 유형 ~의 액체 공식화.

거기 ~이다 육 요인 우리 ~일 것이다 좋다 에게 고려하다 ~을 위한 그만큼 모델링.

그들 ~이다 모두 공식화 재료 그리고 우리 부르다 그들을 요인 하나 에게 요인 육.

그만큼 목표 ~의 우리의 모델링 ~이다 에게 사용 이것들 공식화 요인

에게 예측하다 또는 최적화하다 점도 ~ 위에 시간 곡선.

그만큼 응답 ~의 모델링 ~이다 점도 ~ 위에 시간.

이것 미끄러지 다 보여 주었다 너 일부 점도 ~ 위에 시간 데이터.

을 위한 다수 ~의 우리의 제제, 그만큼 점도 ~의 그만큼 제제

~일 것이다 증가하다 첫 번째 ~와 함께 시간 그리고 그 다음에 감소하다 나중에 에.

다음, 이었다 가고 있다 에게 공연하다 기능의 암사슴 분석 ~에 점도 ~ 위에 시간 데이터.

전에 기능의 암사슴 분석,

우리 필요 에게 공연하다 기능의 주요한 요소 분석

~에 그만큼 곡선 매끄러운 사용하여 다른 방법.

여기, 우리 적용하다 기능의 주요한 요소 분석

에게 그만큼 곡선 첫 번째 사용하여 Bs 선

그리고 찾다 다섯 기능의 주요한 요소

어디 그들 누적적으로 설명하다 ~에 대한 100% ~의 변화 ~에 그만큼 곡선.

각 ~의 그만큼 곡선 ~일 것이다 표현하다

~처럼 그만큼 합집합 ~의 그만큼 평균 기능 ...을 더한 선의 콤비네이션

~의 그만큼 다섯 기능의 주요한 구성 요소

또는 소유하다 기능 또한 ~라고 불리는 모양 기능.

우리 또한 적용하다 직접 기능의 주요한 요소 분석 에게 그만큼 데이터

어디 그것 찾다 네 기능의 주요한 구성 요소

저것 누적적으로 설명하다

~에 대한 100% ~의 변화 가로질러 점도 ~ 위에 시간 곡선.

E 하지만 곡선 ~ 할 것이다 그 다음에 BE 표현하다 ~처럼 그만큼 평균 기능

...을 더한 선의 콤비네이션 ~의 그만큼 네 기능의 주요한 구성 요소.

이것 미끄러지 다 비교하다 그만큼 기능의 주요한 요소 분석 모델 맞다

사용하여 둘 다른 옵션.

그만큼 첫 번째 하나 ~이다 사용하여 그만큼 Bs 가득한 옵션

그리고 그만큼 두번째 하나 ~이다 사용하여 그만큼 직접 기능의 PCA 분석.

처럼 너 ~할 수 있다 보다 사용하여 그만큼 B -운형자 옵션, 그만큼 모델 맞다 것 같다 에게 BE 더 매끄럽게

~처럼 비교하다 에게 그만큼 모델 맞다 사용하여 직접 기능의 PCA 분석.

이것 미끄러지 다 보여 주었다 너 그만큼 특수 증상 플롯,

그만큼 관찰됨 ~ 대 예측됨 점도

~에서 그만큼 기능의 주요한 요소 분석

사용하여 둘 다른 옵션.

사용 직접 기능의 PCA 분석,

그만큼 포인트들 ~이다 더 가까이 에게 그만큼 45- 도 윤곽

~처럼 비교하다 에게 그만큼 하나 사용하여 Bs 가득한 옵션,

나타내는 저것 직접 기능의 PCA 분석

맞다 그만큼 점도 ~ 위에 시간 데이터

약간 더 나은 ~보다 그만큼 기능의 주요한 요소 분석

사용하여 B-스플라인 옵션.

후에 실행할 수 있는 기능의 주요한 요소 분석,

거기에 안 옵션 ~에 JMP, 너 ~할 수 있다 공연하다 기능의 암사슴 모델링

그리고 얻다 기능의 암사슴 프로파일러.

을 위한 기능의 암사슴 모델링,

원래 그것은 결합 그만큼 기능의 교장 요소 분석

~와 함께 그만큼 모델 ~을 위한 그만큼 기능의 주요한 요소 점수

사용하여 공식화 요인.

을 위한 이것 프로파일러 우리 ~할 수 있다 예측하다 그만큼 기능의 응답,

~에 우리의 사례, ~이다 점도 ~ 위에 시간 곡선 사용하여 다른 공식화 요인.

너 ~할 수 있다 선택하다 a 콤비네이션 ~의 그만큼 공식화 요인

그리고 그것은 할 수 있는 에게 예측하다 그만큼 점도 ~ 위에 시간 곡선.

이것 미끄러지 다 쇼 너 그만큼 특수 증상 플롯, 그만큼 관찰됨 ~ 대 예측 점도

그리고 또한 그만큼 잔여 플롯 ~에서 그만큼 기능의 암사슴 모델링.

처럼 너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 잔차 ~에서 그만큼 기능의 암사슴 모델링

~이다 더 큰 ~보다 그만큼 기능의 주요한 요소 분석

~ 전에 그만큼 기능의 암사슴 모델링.

우리의 동료 ~에 프록터 앤 갬블

실제로 그들 찾다 저것 가우스 정점 모델 ~일 것이다 맞다

개인 점도 곡선 매우 잘.

이것 가우스 정점 모델 가지다 삼 매개변수 에이, 비, 씨,

그리고 이것 A 나타내다 그만큼 정점 값 ~의 그만큼 점도 ~ 위에 시간 곡선

그리고 B ~이다 a 비판적인 가리키다,

어느 ~이다 a 시간 언제 점도 도달하다 최고,

그리고 C ~이다 a 성장 비율.

그만큼 비율 ~의 그만큼 점도 증가하다 ~ 동안 그만큼 초기의 단계.

이것 ~이다 그만큼 장착 ~의 그만큼 점도 ~ 위에 시간 곡선

사용하여 그만큼 가우스 정점 모델

사용하여 a 특징 ~에 JMP, 곡선이라고 불리는 장착.

이것들 ~이다 그만큼 특수 증상 플롯

~의 그만큼 점도 곡선 장착 사용하여 그만큼 가우스 정점 모델.

그것 외모 좋다 그만큼 모델 장착 ~이다 ~ 아니다 ~도 나쁜,

하지만, 그만큼 화살 것 같다 에게 BE 더 큰 ~보다 그만큼 화살 ~에서 그만큼 장착

사용하여 기능적 교장 요소 분석.

후에 곡선 DOE 장착 사용하여 가우스 P 앗 모델,

거기에 옵션 ~에 JMP 너 ~할 수 있다 공연하다 곡선 암사슴 모델링.

원래, 곡선 암사슴 모델 ~이다 결합

그만큼 파라메트릭 모델 ~을 위한 그만큼 곡선, 그만큼 가우스 정점 모델,

그리고 그만큼 모델 ~을 위한 그만큼 매개변수 ~의 그만큼 가우스 정점 모델

표현하다 그만큼 매개변수 ~처럼 a 기능 ~의 공식화 요인

사용하여 일반화된 회귀 모델.

그 다음에 너 얻다 그만큼 곡선 DOE 모델

그리고 이것 ~이다 a 프로파일러 ~의 그만큼 곡선 DOE 모델.

사용 이것 프로파일러 너 ~할 수 있다 예측하다 그만큼 모양 ~의 그만큼 곡선

~에 의해 지정 콤비네이션 ~의 그만큼 공식화 요인.

실제로, 이것 프로파일러 ~이다 약간 다른

~에서 그만큼 기능의 암사슴 프로파일러 우리 갖다 이전에.

이것들 ~이다 그만큼 특수 증상 플롯 ~에서 곡선 DOE 모델.

처럼 너 ~할 수 있다 보다 여기 저것 그만큼 곡선 DOE 모델

하다 ~ 아니다 맞다 그만큼 데이터 잘 그리고 그것은 많이 더 나쁜 ~보다 그만큼 기능의 암사슴 모델.

이것들 ~이다 그만큼 곡선 DOE 모델 맞다 ~에 그만큼 원래의 데이터.

처럼 너 ~할 수 있다 보다 저것 ~을 위한 a 숫자 ~의 제제,

그만큼 곡선 DOE 모델 하다 ~ 아니다 맞다 그만큼 데이터 잘.

이것 ~이다 a 비교 ~의 그만큼 프로파일러

~에서 기능의 암사슴 모델 그리고 곡선 DOE 모델.

처럼 너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 프로파일러, 그들 바라보다 상당히 다른.

이것 비교하다 그만큼 특수 증상 플롯

~에서 기능의 암사슴 모델 그리고 곡선 DOE 모델.

처럼 너 ~할 수 있다 보다 저것 기능의 암사슴 모델

맞다 그만큼 데이터 많이 더 나은 ~보다 그만큼 곡선 DOE 모델

~와 함께 a 더 작은 뿌리 평균 정사각형 오류.

지금 나는 가고 있다 에게 보여주다 너 그만큼 두번째 예.

이것 예 ~이다 ~에서 a 기저귀 설계 ~의 실험

~와 함께 네 다른 제품 에이, 비, 씨, 디

~에 삼 다른 역 라벨이 붙은 ~처럼 S1, S2 그리고 S3,

그래서 그것은 a 계승 설계.

기저귀 흡수 용량 ~였다 정확히 잰 ~ 위에 시간

~을 위한 이것들 네 다른 제품 ~에 삼 다른 역.

그만큼 응답 ~이다 기저귀 흡수 용량 ~ 위에 시간

그리고 그만큼 목표 ~이다 에게 이해하다 그만큼 차이점

~에 기저귀 흡수 곡선 가로질러 다른 제품 그리고 역.

이것들 ~이다 a 약간의 예 ~의 기저귀 흡수 용량 ~ 위에 시간 곡선

어디 그만큼 장착 윤곽 ~이다 스무딩 곡선.

우리 수행 기능적 교장 요소 분석

~에 그만큼 기저귀 흡수 볼륨 초과 시간 곡선

그리고 이것 기능의 주요한 요소 분석

~였다 할 수 있는 에게 찾다 다섯 기능의 주요한 요소

어디 누적적으로,

그들 설명하다 ~에 대한 거의 100% ~의 변형 ~ 중에 다수의 곡선.

이것들 ~이다 그만큼 기능의 주요한 요소 분석 모델 맞다.

처럼 너 ~할 수 있다 보다, ~을 위한 거의 모두 그만큼 곡선,

그만큼 장착 곡선 고원 ~ 후에 a 확실한 시간 가리키다.

기능의 주요한 요소 분석 모델 장착 곡선 정말 잘

~처럼 너 ~할 수 있다 보다 ~에서 그만큼 특수 증상 플롯.

우리 수행 기능의 암사슴 모델링

~의 그만큼 기능의 주요한 요소 분석

그리고 이것 ~이다 프로파일러 ~의 그만큼 기능의 암사슴 모델.

이것 모델 허용한다 우리를 에게 평가하다 모양 ~의 그만큼 곡선

~을 위한 다른 기저귀 제품 ~에 다른 자질 역.

그만큼 제품 비교 ~에 역 둘 것 같다 에게 BE 다른

~에서 그만큼 제품 비교 ~에 역 하나 그리고 역 삼.

이것들 ~이다 그만큼 특수 증상 플롯 ~의 그만큼 기능의 암사슴 모델.

다음, 우리 ~일 것이다 좋다 에게 공연하다 곡선 DOE 모델링.

전에 곡선 DOE 모델링,

우리 ~일 것이다 좋다 에게 찾다 일부 파라메트릭 모델

저것 맞다 그만큼 기저귀 흡수 용량 ~ 위에 시간 데이터 잘.

I 설립하다 저것 거기에 a 기능 ~에 JMP ~라고 불리는 이중지수 4P 모델.

이것 모델 ~이다 a 혼합물 ~의 둘 경험적 모델

~와 함께 네 알려지지 않은 매개변수.

이것 모델 맞다 모두 그만큼 기저귀 흡수 용량 ~ 위에 시간 곡선 정말 잘.

이것들 ~이다 그만큼 특수 증상 플롯 ~의 그만큼 곡선 장착 그리고 너 ~할 수 있다 보다

저것 그만큼 이중지수 4P 모델 맞다 모두 그만큼 곡선 정말 잘.

후에 장착 기저귀 흡수 용량 ~ 위에 시간 곡선

사용하여 이중지수 4P 모델, 우리 수행 곡선 DOE 모델링 사용하여 JMP

그리고 이것 ~이다 a 프로파일러 ~의 그만큼 곡선 DOE 모델.

사용 이것 프로파일러, 너 ~이다 할 수 있는 에게 보다 그만큼 모양 ~의 그만큼 곡선

~처럼 a 기능 ~의 기저귀 제품 ~처럼 잘 ~처럼 a 자질 역.

이것 ~이다 a 프로파일러 ~의 제품 A ~에 역 둘 그리고 그 다음에 역 삼.

이것들 ~이다 그만큼 특수 증상 플롯 ~의 그만큼 곡선 암사슴 모델

그리고 너 ~할 수 있다 보다 저것 곡선 암사슴 모델 맞다 그만큼 데이터 잘,

제외하고 저것 ~에 더 높은 기저귀 흡수 용량,

그만큼 잔차 ~이다 구하는 더 큰.

이것들 ~이다 그만큼 곡선 DOE 모델 맞다 ~에 그만큼 원래의 데이터.

처럼 너 ~할 수 있다 보다 저것 ~을 위한 최대 ~의 그만큼 곡선,

이것 모델 맞다 그만큼 데이터 정말 잘.

이것 강요하다 그만큼 모델 프로파일러

~의 그만큼 기능의 암사슴 모델 ~ 대 곡선 DOE 모델.

처럼 너 5월 알아채다 저것 거기에 일부 차이점

~ 사이 이것들 둘 프로파일러 ~에 그만큼 나중에 시간 가리키다.

그만큼 예측됨 기저귀 흡수 용량 ~에 그만큼 나중에 시간 가리키다

추세 에게 고원 ~에서 그만큼 기능의 암사슴 모델,

하지만 그것 계속하다 에게 증가하다 ~에 나중에 시간 가리키다

사용하여 그만큼 곡선 DOE 모델.

이것 비교하다 그만큼 특수 증상 플롯 ~에서 그만큼 기능의 암사슴 모델

~ 대 곡선 DOE 모델 이중지수 4P 사용 모델.

처럼 너 ~할 수 있다 보다 저것 둘 다 ~의 이것들 모델 맞다 그만큼 데이터 정말 잘,

~와 함께 기능의 암사슴 존재 약간 더 나은

~와 함께 약간 작은 뿌리 평균 정사각형 오류.

지금, 너 가지다 본 그만큼 비교 ~의 기능의 암사슴 모델링

~ 대 곡선 암사슴 모델링 사용하여 둘 P&G 예

그리고 이것 ~이다 우리의 요약 그리고 결론.

기능의 암사슴 모델링 ~이다 언제나 a 좋은 선택.

언제 그만큼 파라메트릭 모델 맞다 모두 그만큼 곡선 데이터 잘,

곡선 DOE 모델링 5월 공연하다 정말 잘.

하지만, 만약에 그만큼 파라메트릭 모델 하다 ~ 아니다 맞다 그만큼 곡선 데이터 잘,

그 다음에 그만큼 곡선 암사슴 모델링 5월 공연하다 신통치 않게.

기능의 암사슴 모델 ~이다 전혀 경험적.

하지만, 곡선 DOE 모델

5월 가져가다 ~ 안으로 계정 기계적 이해

또는 외향적인 지식 ~에 그만큼 모델링, 그래서 그것 ~할 수 있다 BE 잡종.

I t's 좋은 에게 노력하다 다른 방법 좋다 다른 스무딩 방법

~ 전에 기능적 교장 요소 분석.

~ 안에 기능의 암사슴 모델링,

기능성을 시험해 보세요 암사슴 모델 ~ 대 곡선 DOE 모델

그리고 보다 어느 하나 수행하다 최상의.

이것 ~이다 끝 ~의 우리의 프레젠테이션.

감사하다 너 모두 ~을 위한 당신의 주목.

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