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使用 JMP 功能 DOE 和曲線 DOE 建模預測功能響應 - (2023-US-30MP-1520)

Fangyi Luo，寶潔公司集團科學家
Christopher Gotwalt，JMP 統計研發總監

功能性或彎曲響應在工業中經常發生。借助 JMP 中的新功能，我們現在可以透過 JMP 功能 DOE 或曲線 DOE 建模，使用關鍵 DOE 或產品設計因素來建模和預測功能響應。功能 DOE 模型純粹是經驗性的。然而，曲線 DOE 模型可以結合關於曲線響應的函數形式的機械或專家知識。在本演示中，透過消費品行業的案例研究對使用功能 DOE 和曲線 DOE 建模預測功能響應的方法和結果進行了比較。

你好， 我的 姓名 是 方吉 i 羅 和 我是 從 寶潔公司。

今天 我是 呈現 和 克里斯 戈特瓦爾斯 從 JMP。

是 去 到 演講 關於 如何 到 模型 數據 從 設計的 實驗

什麼時候 這 回覆 是 功能性的 曲線。

功能性 或者 曲線 回應 發生 非常 常 在 行業。

謝謝 到 這 新的 發展 的 傑普,

我們 能 現在 模型 和 預測 功能性的 回應

作為 a 功能性的 的 鑰匙 美國能源部 或者 產品 設計 因素

使用 兩個都 功能性的 美國能源部 或者 曲線 美國能源部 造型。

A 功能性的 美國能源部 模型 是 純粹 經驗。

然而， a 曲線 美國能源部 模型 能 拿 進入 帳戶 機械論的

或者 專家 知識 在 這 功能性的 形式 的 這 曲線 回應。

在 這 推介會， 這 方法 和 結果 的 預測

功能性的 回應 使用 功能性的 美國能源部 和 曲線 美國能源部 造型 將要 是 比較的

使用 案件 學習 從 這 消費者 產品 行業。

這 是 這 大綱 的 a 講話。

我們 將要 休息 這 演講 進入 二 部分。

在 這 第一的 部分， 克里斯 將要 演講 關於

什麼 是 這 功能性的 數據 例子 的 功能性的 數據

和 然後 他 將要 幫助 你 和 基本的 理解

的 這 功能性的 美國能源部 造型，

包括 功能性的 原則 成分 分析

作為 出色地 作為 曲線 美國能源部 造型。

在 這 第二 部分，

I 將要 使用 二 例子 從 寶潔公司

和 比較 這 結果 的 功能性的 美國能源部 和 曲線 美國能源部 造型

使用 這些 二 例子。

這 第一的 例子 是 造型 黏度

超過 時間 數據 來自F 配方 實驗。

這 第二 例子 是 造型 吸收 體積 超過 時間 數據

從 a 尿布 設計 的 實驗。

然後 I 將要 結束 這 演講 和 a 簡短的 概括 和 結論。

謝謝 方吉 我。

現在 我是 去 到 給 a 快的 介紹 到 功能性的 和 曲線 數據 分析。

但 第一的 I 想 到 觀點 出去

那 那裡 是 a 很多 的 這 種類 的 數據 出去 那裡 和 聯合管理計劃 真的 有 製成

分析 曲線 回覆 數據 作為 快速地， 簡單的 和 準確的 作為 可能的。

如果 你 沒有 聽到 的 功能性的 數據 分析 前，

你 有 當然 見過 它 出去 那裡。

它是 全部 超過 這 地方，

我會 展示 你 一些 例子 到 製作 那 清除。

為了 例子， 這裡 是 年度的 家 價格 指數

從 1992年 -2021年 為了 全部 50 我們 狀態。

每個 功能 有 a 開始 測量

已關注 經過 a 順序 的 其他 測量

和 然後 a 最終的 測量。

他們 全部 有 a 開始， a 中間 和 一個 結尾。

這 功能 不 有 到 全部 有 這 相同的 開始 和 端點

或者 測量 在 這 相同的 次。

在 a 時間 系列 分析， 我們 是 真的 有興趣的 在 使用 數據

到 預測 向前 進入 這 未來 使用 數據 觀察到的 從 這 過去的。

在 a 功能性的 數據 分析 或者 a 曲線 數據 分析，

我們 是 一般來說 更多的 有興趣的

在 解釋 這 變化 內部的 到 這 功能

比 預測 超過 這 範圍 的 次 我們已經 觀察到的。

在 產品 和 過程 改進 在 行業，

我們 是 常 在職的 在 非金融 曲線。

我是 去 到 展示 你 一些 例子 那 我們的 顧客 有 共享 和 我們。

這裡 我們 看 a 放 的 紅外線的 光譜 的 汽油 樣品

用過的 到 發展 一個 便宜的 工具 到 措施 辛烷值 和 汽油。

這 綠色的 曲線 有 高的 辛烷值, 和 這 紅色的 那些 是 低的 在 辛烷值。

這 高度 的 這 左邊 頂峰 轉身 出去 到 是 批判的

為了 預測 辛烷值 等級。

微生物 生長 曲線

是 a 常見的 類型 的 功能性的 數據 在 這 生物技術 行業。

今天， F angyi 將要 是 展示 二 方法 在 聯合管理計劃

那 能 是 用過的 為了 分析 做，

在哪裡 這 回覆 是 a 放 的 測量。

這 第一的 方法 是 被稱為 功能性的 美國能源部 分析

和 是 最好的 為了 複雜的 回覆 功能 喜歡 光譜

什麼時候 你 需要 這 模型 到 真的 學習 這 曲線 和 這 數據 從 刮痕。

這 第二 是 a 曲線DOE 分析，

哪個 是 基於 在 非線性 回歸 楷模。

什麼時候 你 能 使用 這 曲線DOE 分析，

I 成立 那 你 得到 更多的 準確的 結果 和 它。

但 如果 你 不能 得到 這 曲線DOE 分析 到 工作，

你 能 總是 落下 後退 在 這 功能性的 美國能源部 分析，

作為 它是 更多的 一般的 比 曲線 DOE。

這 批判的 步 在 功能性的 數據 分析

那 將要 是 新的 到 最多 人們

是 被稱為 功能性的 原則 成分 分析，

也 被稱為 FPCA 為了 短的。

這 是 如何 我們 分解 這 曲線 進入 形狀 成分

那 描述 這 典型的 圖案 我們 看 在 這 曲線，

作為 出色地 作為 重量 那 屬性 如何 強烈地 每個 個人 曲線

關聯 和 那些 形狀 成分。

它是 a 種類 的 方面 減少 和 數據 壓縮 科技

那 減少 全部 這 資訊 在 這 曲線

進入 這 最多 袖珍的 表示 可能的。

到 闡明 FPCA, 拿 a 看 在 這 放 的 曲線 在 這 陰謀 這裡。

什麼 做 他們 有 在 常見的？

如何 做 他們 不同 從 一 其他？

什麼 I 看 在 常見的

是 a 放 的 頂峰 形狀 和 一 頂峰 每 曲線，

和 這 形狀 去 到 零 離開 從 這 頂峰。

他們 也 出現 到 是 對稱的 大約 這 中心 的 這 頂峰。

在 條款 的 差異， I 看 變化 在 頂峰 高度，

和 那裡 是 清除 水平的 轉變 從 左邊 到 正確的，

和 一些 曲線 是 也 更窄 比 其他 那些。

在 a 功能性的 數據 分析，

這 第一的 事物 我們 做 是 尋找 a 平滑化 模型

那 皈依者 或者 近似 這 離散的 測量，

轉換 他們 進入 連續的 功能。

有 a 種類 的 平滑化 楷模 在 FDE。

I 不 真的 有 a 公司 規則 作為 到 哪個 一 是 這 最好的 在 一般的，

但 這裡 是 我的 觀察 關於 這 最多 常見的 那些。

小波 和 樣條線 有 不同的 的優勢。

小波 是 新的 在 聯合管理計劃 專業版 17 號

和 是 非常 快速地 和 是 一般來說 這 最好的 和 複雜的 功能

這樣的 作為 光譜, 作為 長的 作為 這 X 座標 的 這 數據 是 在 a 網格。

在 這 其他 手， 那裡 是 B和P 樣條線，

哪個 是 慢點 計算地

但 是 更好的 為了 數據 和 不規則地—— 間隔 X s,

和 是 也 常 更好的

什麼時候 那裡 是 僅有的 a 打 或者 更少 測量 每 功能。

如果 這 數據 不是 大的， I 會 嘗試 兩個都 樣條線 和 小波

和 看 哪個 一 是 給予 我們 這 最好的 合身

經過 看著 在 這 圖表。

這 主要的 圖表 I 使用 到 製作 決定 關於 平滑化 楷模

是 實際的 經過 預料到的 地塊

和 你 通緝 這 一 那 擁抱 這 45- 程度 線 更多的 密切。

在 這 案件， I 會 選擇 這 小波 模型 在 這 正確的

超過 這 樣條線 模型 在 這 左邊，

因為 那些 點 是 更緊 大約 那 45- 程度 線。

立即地 後 聯合管理計劃 專業版 適合 a 平滑化 模型 到 這 數據，

它 分解 這 訊號

進入 主導的 特徵 形狀 它 成立 在 這 數據。

在 數學的 語言， 這些 形狀 是 被稱為 特徵函數，

但 a 更好的 和 更多的 平易近人 姓名 會 是 到 稱呼 他們 形狀 成分。

這裡 我們 看 那 聯合管理計劃 有 成立

那 這 全面的 意思是 功能 是 a 頂峰 形狀

和 那 那裡 是 三 形狀 成分

那 解釋 97% 的 這 變化 在 這 數據。

這 第一的 形狀 成分 出現 到 對應 到 a 頂峰 高度。

我有 學到了 到 認出 那 這 第二 形狀

是 a 類型 的 左邊- 正確的 頂峰 轉移 圖案 和 那 這 第三 形狀 成分

是 某物 那 會 控制 這 頂峰 寬度。

記住 那 這些 是 形狀 學到了 從 這 數據，

不是 某物 那 I 給了 聯合管理計劃 外部 的 這 數據。

什麼 有 發生了 是 這 觀察到的 光譜 在 這 數據

有 到過 分解的 進入 一個 添加劑 組合

的 這 形狀 成分

和 獨特的 重量 為了 每個 個人 曲線。

這 功能性的 主成分分析 是 喜歡 反向 工程 這 食譜 的 這 曲線

在 條款 的 這 形狀 成分。

這 意思是 功能 是 這 事物 那 他們 全部 有 在 常見的。

這 形狀 成分 是 這 主要的 原料。

和 這 重量 是 這 金額 的 這 原料

在 這 個人 曲線。

這 功能性的 美國能源部 分析 是 這 相同的 數學上

作為 提取 這 分數 或者 重量

和 造型 他們 在 合身 模型 和 這 廣義的 回歸 平台。

幸運的是， 那裡 是 a 紅色的 三角形 選項

在 這 功能性 數據 探險家 那 自動化 這 造型，

連結 向上 這 美國能源部 楷模 和 這 形狀 功能 為了 你

和 呈現 你 和 a 分析器

那 連接 這 美國能源部 楷模 和 這 形狀 功能。

你 能 直接地 看 如何 改變 這 美國能源部 因素

線索 到 變化 在 這 預料到的 曲線 或者 光譜。

那裡 是 許多 潛在的 應用 的 功能性的 美國能源部 分析，

一些 的 哪個 Fangyi 將要 是 呈現 之後 在 這 講話。

那裡 是 其他 方法 在 聯合管理計劃 被稱為 曲線 美國能源部 造型。

這 答案 這 相同的 種類 的 問題 作為 功能性的 美國能源部，

但 它 是 非線性 回歸 基於 相當 比 樣條線 或者 小波 基於。

什麼 那 方法 是 那 如果 你 有 a 好的 主意 的 a 非線性 模型，

喜歡 a 三- 範圍 物流 模型， 和 如果 那 模型 適合 你的 數據 出色地，

你 能 得到 楷模 和 結果

那 概括 更好的 比 a 功能性的 美國能源部 模型，

因為 這 一般的 形狀 的 這 曲線

不 有 到 是 學到了 從 刮痕 從 這 數據 使用 樣條線 或者 小波。

這 主意 存在 那 如果 你 能 製作 假設 關於 你的 數據

那 複製 這 造型 努力 需要，

你的 預測 將要 是 更多的 準確的， 尤其 從 小的 數據 套。

曲線 美國能源部 分析 有 a 非常 相似的 工作流程

到 a 功能性的 美國能源部 分析，

除了 那 你 去 透過 這 合身 曲線 平台

反而 的 這 功能性的 數據 探險家，

和 反而 的 選擇 小波 或者 樣條線，

你 選擇了 a 參數 模型 從 這 平台。

只是 喜歡 在 a 功能性的 美國能源部 分析，

你 想 到 審查 這 實際的 透過預測 陰謀

到 製作 當然 那 你的 非線性 模型 是 正在做 a 好的 工作 的 配件 這 數據。

A 曲線DOE 分析 是 這 相同的 作為 造型

這 非線性 回歸 參數

提取的 從 這 曲線 使用 這 廣義的 回歸 平台。

這 是 這 相同的 事物 作為 什麼是 去 在 和 a 功能性的 美國能源部 分析

和 這 FPCA 重量。

擬合曲線 自動化 這 造型 和 視覺化 只是 作為 頻域DE 做。

一次 你 知道 功能性的 美國能源部 分析，

它是 真的 不是 非常 難的 在 全部 到 學習 曲線DOE 分析。

現在 我是 去 到 手 它 超過 到 F angyi

世界衛生組織 有 一些 好的 例子 說明 功能性的 美國能源部 和 曲線 DOE。

謝謝 克里斯。

下一個 我是 去 到 演講 關於 二 例子 從 寶潔公司。

這 第一的 例子 是 黏度 超過 時間 曲線

集 從 a 數位 的 歷史的 公式 實驗

為了 這 相同的 類型 的 液體 公式。

那裡 是 六 因素 我們 會 喜歡 到 考慮 為了 這 造型。

他們 是 全部 公式 原料 和 我們 稱呼 他們 因素 一 到 因素 六。

這 目標 的 我們的 造型 是 到 使用 這些 公式 因素

到 預測 或者 最佳化 黏度 超過 時間 曲線。

這 回覆 的 造型 是 黏度 超過 時間。

這 滑動 顯示 你 一些 黏度 超過 時間 數據。

為了 多數 的 我們的 配方， 這 黏度 的 這 配方

會 增加 第一的 和 時間 和 然後 減少 之後 在。

下一個， 是 去 到 執行 功能性的 美國能源部 分析 在 黏度 超過 時間 數據。

前 功能性的 美國能源部 分析，

我們 需要 到 執行 功能性的 主要的 成分 分析

在 這 曲線 光滑的 使用 不同的 方法。

這裡， 我們 申請 功能性的 主要的 成分 分析

到 這 曲線 第一的 使用 乙烷 平線

和 尋找 五 功能性的 主要的 成分

在哪裡 他們 累積地 解釋 關於 100% 的 變化 在 這 曲線。

每個 的 這 曲線 會 表達

作為 這 和 的 這 意思是 功能 加 線性 組合

的 這 五 功能性的 主要的 成分

或者 自己的 功能 也 被稱為 形狀 功能。

我們 也 申請 直接的 功能性的 主要的 成分 分析 到 這 數據

在哪裡 它 尋找 四 功能性的 主要的 成分

那 累積地 解釋

關於 100% 的 變化 穿過 黏度 超過 時間 曲線。

E 但 曲線 將要 然後 是 表達 作為 這 意思是 功能

加 線性 組合 的 這 四 功能性的 主要的 成分。

這 滑動 比較 這 功能性的 主要的 成分 分析 模型 合身

使用 二 不同的 選項。

這 第一的 一 是 使用 這 乙烷 滿的 選項

和 這 第二 一 是 使用 這 直接的 功能性的 主成分分析 分析。

作為 你 能 看 使用 這 B -樣條 選項， 這 模型 合身 似乎 到 是 更順暢

作為 比較的 到 這 模型 合身 使用 直接的 功能性的 主成分分析 分析。

這 滑動 顯示 你 這 診斷 地塊，

這 觀察到的 相對 預料到的 黏度

從 這 功能性的 主要的 成分 分析

使用 二 不同的 選項。

使用 直接的 功能性的 主成分分析 分析，

這 點 是 更近 到 這 45- 程度 線

作為 比較的 到 這 一 使用 乙烷 滿的 選項，

表明 那 直接的 功能性的 主成分分析 分析

適合 這 黏度 超過 時間 數據

輕微地 更好的 比 這 功能性的 主要的 成分 分析

使用 B樣條 選項。

後 表演 功能性的 主要的 成分 分析，

有 一個 選項 在 傑普, 你 能 執行 功能性的 美國能源部 造型

和 得到 功能性的 美國能源部 分析器。

為了 功能性的 美國能源部 造型，

基本上 它是 結合 這 功能性的 校長 成分 分析

和 這 模型 為了 這 功能性的 主要的 成分 分數

使用 公式 因素。

為了 這 分析器 我們 能 預測 這 功能性的 回應，

在 我們的 案件， 是 黏度 超過 時間 曲線 使用 不同的 公式 因素。

你 能 選擇 a 組合 的 這 公式 因素

和 它是 有能力的 到 預測 這 黏度 超過 時間 曲線。

這 滑動 節目 你 這 診斷 地塊， 這 觀察到的 相對 預測性的 黏度

和 也 這 剩餘的 地塊 從 這 功能性的 美國能源部 造型。

作為 你 能 看 那 這 殘差 從 這 功能性的 美國能源部 造型

是 更大 比 這 功能性的 主要的 成分 分析

前 這 功能性的 美國能源部 造型。

我們的 同事 在 寶潔公司

實際上 他們 尋找 那 高斯 頂峰 模型 會 合身

個人 黏度 曲線 非常 出色地。

這 高斯 頂峰 模型 有 三 參數 甲、乙、丙、

和 這 A 表示 這 頂峰 價值 的 這 黏度 超過 時間 曲線

和 B 是 a 批判的 觀點，

哪個 是 a 時間 什麼時候 黏度 達到 最大限度，

和 C 是 a 生長 速度。

這 速度 的 這 黏度 增加 期間 這 最初的 階段。

這 是 這 配件 的 這 黏度 超過 時間 曲線

使用 這 高斯 頂峰 模型

使用 a 特徵 在 傑普, 稱為曲線 配件。

這些 是 這 診斷 地塊

的 這 黏度 曲線 配件 使用 這 高斯 頂峰 楷模。

它 看起來 喜歡 這 模型 配件 是 不是 也 壞的，

然而， 這 箭頭 似乎 到 是 更大 比 這 箭頭 從 這 配件

使用 功能主體 成分 分析。

後 曲線DOE 配件 使用 高斯P 艾克 模型，

有 選項 在 聯合管理計劃 你 能 執行 曲線 美國能源部 造型。

基本上， 曲線 美國能源部 模型 是 結合

這 參數 模型 為了 這 曲線， 這 高斯 頂峰 模型，

和 這 模型 為了 這 參數 的 這 高斯 頂峰 模型

表達 這 範圍 作為 a 功能 的 公式 因素

使用 廣義的 回歸 楷模。

然後 你 得到 這 曲線DOE 模型

和 這 是 a 分析器 的 這 曲線DOE 模型。

使用 這 分析器 你 能 預測 這 形狀 的 這 曲線

經過 指定 組合 的 這 公式 因素。

實際上， 這 分析器 是 有些 不同的

從 這 功能性的 美國能源部 分析器 我們 得到 之前。

這些 是 這 診斷 地塊 從 曲線DOE 模型。

作為 你 能 看 這裡 那 這 曲線DOE 模型

做 不是 合身 這 數據 出色地 和 它是 很多 更差 比 這 功能性的 美國能源部 模型。

這些 是 這 曲線DOE 模型 合身 在 這 原來的 數據。

作為 你 能 看 那 為了 a 數位 的 配方，

這 曲線DOE 模型 做 不是 合身 這 數據 出色地。

這 是 a 比較 的 這 分析器

從 功能性的 美國能源部 模型 和 曲線DOE 模型。

作為 你 能 看 那 這 分析器， 他們 看 相當 不同的。

這 比較 這 診斷 地塊

從 功能性的 美國能源部 模型 和 曲線DOE 模型。

作為 你 能 看 那 功能性的 美國能源部 模型

適合 這 數據 很多 更好的 比 這 曲線DOE 模型

和 a 較小 根 意思是 方塊 錯誤。

現在 我是 去 到 展示 你 這 第二 例子。

這 例子 是 從 a 尿布 設計 的 實驗

和 四 不同的 產品 A B C D

在 三 不同的 車站 貼上標籤 作為 S1, S2 和 S3,

所以 它是 a 階乘 設計。

尿布 吸收 體積 曾是 測量的 超過 時間

為了 這些 四 不同的 產品 在 三 不同的 站。

這 回覆 是 尿布 吸收 體積 超過 時間

和 這 目標 是 到 理解 這 不同之處

在 尿布 吸收 曲線 穿過 不同的 產品 和 站。

這些 是 a 很少 例子 的 尿布 吸收 體積 超過 時間 曲線

在哪裡 這 配件 線 是 平滑化 曲線。

我們 執行的 職能主體 成分 分析

在 這 尿布 吸收 音量超過 時間 曲線

和 這 功能性的 主要的 成分 分析

曾是 有能力的 到 尋找 五 功能性的 主要的 成分

在哪裡 累積起來，

他們 解釋 關於 幾乎 100% 的 變化 之中 多種的 曲線。

這些 是 這 功能性的 主要的 成分 分析 模型 合身。

作為 你 能 看， 為了 幾乎 全部 這 曲線，

這 已安裝 曲線 趨於穩定 後 a 肯定 時間 觀點。

功能性 主要的 成分 分析 模型 已安裝 曲線 真的 出色地

作為 你 能 看 從 這 診斷 地塊。

我們 執行的 功能性的 美國能源部 造型

的 這 功能性的 主要的 成分 分析

和 這 是 分析器 的 這 功能性的 美國能源部 模型。

這 模型 允許 我們 到 評價 形狀 的 這 曲線

為了 不同的 尿布 產品 在 不同的 測量 站。

這 產品 比較 在 車站 二 似乎 到 是 不同的

從 這 產品 比較 在 車站 一 和 車站 三。

這些 是 這 診斷 地塊 的 這 功能性的 美國能源部 模型。

下一個， 我們 會 喜歡 到 執行 曲線DOE 造型。

前 曲線DOE 造型，

我們 會 喜歡 到 尋找 一些 參數 模型

那 適合 這 尿布 吸收 體積 超過 時間 數據 出色地。

I 成立 那 有 a 功能 在 聯合管理計劃 被稱為 雙指數 4P 模型。

這 模型 是 a 混合物 的 二 體驗式的 模型

和 四 未知 參數。

這 模型 適合 全部 這 尿布 吸收 體積 超過 時間 曲線 真的 出色地。

這些 是 這 診斷 地塊 的 這 曲線 配件 和 你 能 看

那 這 雙指數 4P 模型 適合 全部 這 曲線 真的 出色地。

後 配件 尿布 吸收 體積 超過 時間 曲線

使用 雙指數 4P 模型， 我們 執行的 曲線DOE 造型 使用 聯合管理計劃

和 這 是 a 分析器 的 這 曲線DOE 模型。

使用 這 分析器， 你 是 有能力的 到 看 這 形狀 的 這 曲線

作為 a 功能 的 尿布 產品 作為 出色地 作為 a 測量 車站。

這 是 a 分析器 的 產品 A 在 車站 二 和 然後 車站 三。

這些 是 這 診斷 地塊 的 這 曲線 美國能源部 模型

和 你 能 看 那 曲線 美國能源部 模型 適合 這 數據 出色地，

除了 那 在 更高 尿布 吸收 體積，

這 殘差 是 得到 更大。

這些 是 這 曲線DOE 模型 合身 在 這 原來的 數據。

作為 你 能 看 那 為了 最多 的 這 曲線，

這 模型 適合 這 數據 真的 出色地。

這 強迫 這 模型 分析器

的 這 功能性的 美國能源部 模型 相對 曲線DOE 模型。

作為 你 可能 注意 那 有 一些 不同之處

之間 這些 二 分析器 在 這 之後 時間 觀點。

這 預料到的 尿布 吸收 體積 在 這 之後 時間 觀點

趨向 到 高原 從 這 功能性的 美國能源部 模型，

但 它 繼續 到 增加 在 之後 時間 觀點

使用 這 曲線DOE 模型。

這 比較 這 診斷 地塊 從 這 功能性的 美國能源部 模型

相對 曲線DOE 模型 使用雙指數 4P 模型。

作為 你 能 看 那 兩個都 的 這些 楷模 適合 這 數據 真的 出色地，

和 功能性的 美國能源部 存在 輕微地 更好的

和 輕微地 小的 根 意思是 方塊 錯誤。

現在， 你 有 見過 這 比較 的 功能性的 美國能源部 造型

相對 曲線 美國能源部 造型 使用 二 寶潔公司 例子

和 這 是 我們的 概括 和 結論。

功能性 美國能源部 造型 是 總是 a 好的 選擇。

什麼時候 這 參數 模型 適合 全部 這 曲線 數據 出色地，

曲線DOE 造型 可能 執行 真的 出色地。

然而， 如果 這 參數 模型 做 不是 合身 這 曲線 數據 出色地，

然後 這 曲線 美國能源部 造型 可能 執行 不好。

功能性 美國能源部 模型 是 純粹 經驗。

然而， 曲線DOE 模型

可能 拿 進入 帳戶 機械論的 理解

或者 外向的 知識 在 這 造型， 所以 它 能 是 雜交種。

I 的 好的 到 嘗試 不同的 方法 喜歡 不同的 平滑化 方法

前 職能主體 成分 分析。

在 功能性的 美國能源部 造型，

嘗試功能性 美國能源部 模型 相對 曲線DOE 模型

和 看 哪個 一 施行 最好的。

這 是 結尾 的 我們的 推介會。

感謝 你 全部 為了 你的 注意力。

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