안녕하세요,
나의
이름
~이다
숨겨진
i
루오
그리고
나는
~에서
프록터 앤 갬블.
오늘 나는 발표하다 ~와 함께 크리스 고트발트 ~에서 제이엠피
이었다 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 어떻게 에게 모델 데이터 ~에서 설계됨 실험
언제 그만큼 응답 ~이다 기능적인 곡선.
기능적 또는 곡선 응답 발생하다 매우 자주 ~에 산업.
감사해요 에게 그만큼 새로운 개발 ~의 제이엠피,
우리 ~할 수 있다 지금 모델 그리고 예측하다 기능적인 응답
~처럼 a 기능적인 ~의 열쇠 암사슴 또는 제품 설계 요인들
사용 중 둘 다 기능적인 암사슴 또는 곡선 암사슴 모델링.
A 기능적인 암사슴 모델 ~이다 전혀 경험적.
하지만, a 곡선 암사슴 모델 ~할 수 있다 가져가다 ~ 안으로 계정 기계론적
또는 전문가 지식 ~에 그만큼 기능적인 형태 ~의 그만큼 곡선 응답.
~ 안에 이것 프레젠테이션, 그만큼 방법 그리고 결과 ~의 예측하다
기능적인 응답 사용 중 기능적인 암사슴 그리고 곡선 암사슴 모델링 ~ 할 것이다 BE 비교하다
사용 중 사례 연구 ~에서 그만큼 소비자 제품 산업.
이것 ~이다 그만큼 개요 ~의 a 말하다.
우리 ~ 할 것이다 부서지다 그만큼 말하다 ~ 안으로 둘 부분품.
~ 안에 그만큼 첫 번째 부분, 크리스 ~ 할 것이다 말하다 ~에 대한
무엇 ~이다 그만큼 기능적인 데이터 예시 ~의 기능적인 데이터
그리고 그 다음에 그 ~ 할 것이다 돕다 너 ~와 함께 근본적인 이해
~의 그만큼 기능적인 암사슴 모델링,
포함 기능적인 원칙 요소 분석
~처럼 잘 ~처럼 곡선 암사슴 모델링.
~ 안에 그만큼 두번째 부분,
I ~ 할 것이다 사용 둘 예시 ~에서 프록터 앤 갬블
그리고 비교하다 그만큼 결과 ~의 기능적인 암사슴 그리고 곡선 암사슴 모델링
사용 중 이것들 둘 예시.
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 숨겨진 나.
지금 나는 가고 있다 에게 주다 a 빠른 소개 에게 기능적인 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 제이엠피 정말 가지다 만들어진
분석하다 곡선 응답 데이터 ~처럼 빠른, 쉬운 그리고 정확한 ~처럼 가능한.
만약에 너 하지 않았다 들었다 ~의 기능적인 데이터 분석 전에,
너 가지다 틀림없이 보았다 그것 밖으로 거기.
그것은 모두 ~ 위에 그만큼 장소,
그리고 나는 보여주다 너 일부 예시 에게 만들다 저것 분명한.
을 위한 예, 여기 ~이다 연간 집 가격 지수
~에서 1992 -2021 ~을 위한 모두 50 우리를 주.
각 기능 가지다 a 시작 측정
따라갔다 ~에 의해 a 순서 ~의 다른 측정
그리고 그 다음에 a 결정적인 측정.
그들 모두 가지다 a 시작, a 가운데 그리고 한 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 사용 중 데이터
에게 예측하다 앞으로 ~ 안으로 그만큼 미래 사용 중 데이터 관찰됨 ~에서 그만큼 과거.
~ 안에 a 기능적인 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 예시 저것 우리의 고객 가지다 공유 ~와 함께 우리를.
여기 우리 보다 a 세트 ~의 적외선 스펙트럼 ~의 가솔린 샘플
사용된 에게 개발하다 한 저렴한 도구 에게 측정하다 옥탄 그리고 가솔린.
그만큼 녹색 곡선 가졌다 높은 옥탄, 그리고 그만큼 빨간색 1들 ~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 기능적인 데이터 ~에 그만큼 바이오텍 산업.
오늘, F 앙이 ~ 할 것이다 BE 시연하다 둘 행동 양식 ~에 제이엠피
저것 ~할 수 있다 BE 사용된 ~을 위한 분석하다 하다,
어디 그만큼 응답 ~이다 a 세트 ~의 측정.
그만큼 첫 번째 방법 ~이다 ~라고 불리는 기능적인 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 기능적인 암사슴 분석,
~처럼 그것은 더 일반적인 ~보다 곡선 DOE.
그만큼 비판적인 단계 ~에 기능적인 데이터 분석
저것 ~ 할 것이다 BE 새로운 에게 최대 사람들
~이다 ~라고 불리는 기능적인 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
상관관계 ~와 함께 저것들 모양 구성요소.
그것은 a 친절한 ~의 차원 절감 그리고 데이터 압축 기술
저것 감소시킨다 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 교대근무 ~에서 왼쪽 에게 오른쪽,
그리고 일부 곡선 ~이다 또한 더 좁다 ~보다 다른 1.
~ 안에 a 기능적인 데이터 분석,
그만큼 첫 번째 물건 우리 하다 ~이다 찾다 a 평활화 모델
저것 개종하다 또는 대략적으로 그만큼 이산적인 측정,
변환 중 그들을 ~ 안으로 마디 없는 기능.
있다 a 다양성 ~의 평활화 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 1.
웨이블릿 그리고 스플라인 가지다 다른 강점.
웨이블릿 ~이다 새로운 ~에 제이엠피 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 느리다 계산적으로
하지만 ~이다 더 나은 ~을 위한 데이터 ~와 함께 불규칙하게- 간격 X 에스,
그리고 ~이다 또한 자주 더 나은
언제 거기 ~이다 오직 a 다스 또는 보다 적은 측정 당 기능.
만약에 그만큼 데이터 아니다 크기가 큰, I ~일 것이다 노력하다 둘 다 스플라인 그리고 웨이블릿
그리고 보다 어느 하나 ~이다 주는 것 우리를 그만큼 최상의 맞다
~에 의해 찾고 ~에 그만큼 그래프.
그만큼 기본 그래프 I 사용 에게 만들다 결정 ~에 대한 평활화 모델
~이다 실제 ~에 의해 예측했다 플롯
그리고 너 원했다 그만큼 하나 저것 포옹 그만큼 45- 도 선 더 면밀히.
~ 안에 이것 사례, I ~일 것이다 선택하다 그만큼 웨이블릿 모델 ~에 그만큼 오른쪽
~ 위에 그만큼 운형자 모델 ~에 그만큼 왼쪽,
왜냐하면 저것들 전철기 ~이다 더 단단하다 약 저것 45- 도 선.
즉시 ~ 후에 제이엠피 찬성 맞는다 a 평활화 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 고유 함수,
하지만 a 더 나은 그리고 더 접근하기 쉬운 이름 ~일 것이다 BE 에게 부르다 그들을 모양 구성요소.
여기 우리 보다 저것 제이엠피 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 나타난다 에게 대응하다 에게 a 정점 키.
나는 배웠다 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 배웠다 ~에서 그만큼 데이터,
~ 아니다 무엇 저것 I 주었다 제이엠피 밖의 ~의 그만큼 데이터.
무엇 가지다 일어났다 ~이다 그만큼 관찰됨 스펙트럼 ~에 그만큼 데이터
가지다 계속 ~ 이다 분해된 ~ 안으로 한 첨가물 콤비네이션
~의 그만큼 모양 구성 요소
~와 함께 고유한 무게 ~을 위한 각 개인 곡선.
그만큼 기능적인 PCA ~이다 좋다 뒤집다 공학 그만큼 레시피 ~의 그만큼 곡선
~에 자귀 ~의 그만큼 모양 구성요소.
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 기능적인 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 기능적 데이터 탐침 저것 자동화하다 그만큼 모델링,
연결 위로 그만큼 암사슴 모델 ~와 함께 그만큼 모양 기능 ~을 위한 너
그리고 발표하다 너 ~와 함께 a 프로파일러
저것 연결하다 그만큼 암사슴 모델 ~와 함께 그만큼 모양 기능.
너 ~할 수 있다 곧장 보다 어떻게 작고 보기 어리석은 동물 그만큼 암사슴 요인들
리드 에게 변화 ~에 그만큼 예측했다 곡선 또는 스펙트럼.
거기 ~이다 많은 잠재적인 응용 프로그램 ~의 기능적인 암사슴 분석,
일부 ~의 어느 팡이 ~ 할 것이다 BE 발표하다 나중에 ~에 이것 말하다.
거기 ~이다 또 다른 접근하다 ~에 제이엠피 ~라고 불리는 곡선 암사슴 모델링.
이것 답변 그만큼 같은 친절한 ~의 질문 ~처럼 기능적인 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 맞는다 당신의 데이터 잘,
너 ~할 수 있다 얻다 모델 그리고 결과
저것 일반화하다 더 나은 ~보다 a 기능적인 암사슴 모델,
왜냐하면 그만큼 일반적인 모양 ~의 그만큼 곡선
하지 않는다 가지다 에게 BE 배웠다 ~에서 할퀴다 ~에서 그만큼 데이터 사용 중 스플라인 또는 웨이블릿.
그만큼 아이디어 존재 저것 만약에 너 ~할 수 있다 만들다 가정 ~에 대한 당신의 데이터
저것 낳다 그만큼 모델링 노력 필요함,
당신의 예측 ~ 할 것이다 BE 더 정확한, 특히 ~에서 작은 데이터 세트.
곡선 암사슴 분석 가지다 a 매우 비슷한 워크플로
에게 a 기능적인 암사슴 분석,
제외하고 저것 너 가다 ~을 통해 그만큼 맞다 곡선 플랫폼
대신에 ~의 그만큼 기능적인 데이터 탐침,
그리고 대신에 ~의 선택하다 웨이블릿 또는 스플라인,
너 선택했다 a 매개변수적 모델 ~에서 그만큼 플랫폼.
단지 좋다 ~에 a 기능적인 암사슴 분석,
너 원하다 에게 검토 그만큼 실제 예측에 의해 구성
에게 만들다 확신하는 저것 당신의 비선형 모델 ~이다 행위 a 좋은 직업 ~의 입어 보기 그만큼 데이터.
A 곡선 DOE 분석 ~이다 그만큼 같은 ~처럼 모델링
그만큼 비선형 회귀 매개변수
추출됨 ~에서 그만큼 곡선 사용 중 그만큼 일반화된 회귀 플랫폼.
이것 ~이다 그만큼 같은 물건 ~처럼 뭐야 가고 있다 ~에 ~와 함께 a 기능적인 암사슴 분석
~와 함께 그만큼 FPCA 무게.
곡선 맞춤 자동화하다 그만큼 모델링 그리고 심상 단지 ~처럼 FDE 하다.
한 번 너 알다 기능적인 암사슴 분석,
그것은 정말 ~ 아니다 매우 딱딱한 ~에 모두 에게 배우다 곡선 DOE 분석.
지금 나는 가고 있다 에게 손 그것 ~ 위에 에게 F 앙이
WHO 가지다 일부 멋진 예시 설명하다 기능적인 암사슴 그리고 곡선 DOE.
감사해요 크리스.
다음 나는 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 둘 예시 ~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 요인들 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 요인들
에게 예측하다 또는 최적화하다 점도 ~ 위에 시간 곡선.
그만큼 응답 ~의 모델링 ~이다 점도 ~ 위에 시간.
이것 슬라이드 보여주었다 너 일부 점도 ~ 위에 시간 데이터.
을 위한 다수 ~의 우리의 제형, 그만큼 점도 ~의 그만큼 제형
~일 것이다 증가하다 첫 번째 ~와 함께 시간 그리고 그 다음에 감소하다 나중에 에.
다음, 이었다 가고 있다 에게 공연하다 기능적인 암사슴 분석 ~에 점도 ~ 위에 시간 데이터.
전에 기능적인 암사슴 분석,
우리 필요 에게 공연하다 기능적인 주요한 요소 분석
~에 그만큼 곡선 매끄러운 사용 중 다른 방법.
여기, 우리 적용하다 기능적인 주요한 요소 분석
에게 그만큼 곡선 첫 번째 사용 중 비에스 폴리라인
그리고 찾다 다섯 기능적인 주요한 요소
어디 그들 누적적으로 설명한다 ~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 기능적인 주요한 구성 요소
또는 소유하다 기능 또한 ~라고 불리는 모양 기능.
우리 또한 적용하다 직접 기능적인 주요한 요소 분석 에게 그만큼 데이터
어디 그것 찾다 네 개 기능적인 주요한 구성 요소
저것 누적적으로 설명한다
~에 대한 100% ~의 변화 가로질러 점도 ~ 위에 시간 곡선.
E 하지만 곡선 ~ 할 것이다 그 다음에 BE 표현했다 ~처럼 그만큼 평균 기능
...을 더한 선의 콤비네이션 ~의 그만큼 네 개 기능적인 주요한 구성요소.
이것 슬라이드 비교하다 그만큼 기능적인 주요한 요소 분석 모델 맞다
사용 중 둘 다른 옵션.
그만큼 첫 번째 하나 ~이다 사용 중 그만큼 비에스 가득한 옵션
그리고 그만큼 두번째 하나 ~이다 사용 중 그만큼 직접 기능적인 PCA 분석.
처럼 너 ~할 수 있다 보다 사용 중 그만큼 B -운형자 옵션, 그만큼 모델 맞다 보인다 에게 BE 더 매끄럽다
~처럼 비교하다 에게 그만큼 모델 맞다 사용 중 직접 기능적인 PCA 분석.
이것 슬라이드 보여주었다 너 그만큼 특수 증상 플롯,
그만큼 관찰됨 ~ 대 예측했다 점도
~에서 그만큼 기능적인 주요한 요소 분석
사용 중 둘 다른 옵션.
사용 중 직접 기능적인 PCA 분석,
그만큼 전철기 ~이다 더 가까이 에게 그만큼 45- 도 윤곽
~처럼 비교하다 에게 그만큼 하나 사용 중 비에스 가득한 옵션,
표시 저것 직접 기능적인 PCA 분석
맞는다 그만큼 점도 ~ 위에 시간 데이터
약간 더 나은 ~보다 그만큼 기능적인 주요한 요소 분석
사용 중 B-스플라인 옵션.
후에 실행할 수 있는 기능적인 주요한 요소 분석,
있다 한 옵션 ~에 제이엠피, 너 ~할 수 있다 공연하다 기능적인 암사슴 모델링
그리고 얻다 기능적인 암사슴 프로파일러.
을 위한 기능적인 암사슴 모델링,
원래 그것은 결합하다 그만큼 기능적인 교장 요소 분석
~와 함께 그만큼 모델 ~을 위한 그만큼 기능적인 주요한 요소 점수
사용 중 공식화 요인들.
을 위한 이것 프로파일러 우리 ~할 수 있다 예측하다 그만큼 기능적인 응답,
~에 우리의 사례, ~이다 점도 ~ 위에 시간 곡선 사용 중 다른 공식화 요인들.
너 ~할 수 있다 선택하다 a 콤비네이션 ~의 그만큼 공식화 요인들
그리고 그것은 할 수 있는 에게 예측하다 그만큼 점도 ~ 위에 시간 곡선.
이것 슬라이드 쇼 너 그만큼 특수 증상 플롯, 그만큼 관찰됨 ~ 대 예측 점도
그리고 또한 그만큼 잔여 플롯 ~에서 그만큼 기능적인 암사슴 모델링.
처럼 너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 잔여물 ~에서 그만큼 기능적인 암사슴 모델링
~이다 더 큰 ~보다 그만큼 기능적인 주요한 요소 분석
~ 전에 그만큼 기능적인 암사슴 모델링.
우리의 동료 ~에 프록터 앤 갬블
실제로 그들 찾다 저것 가우시안 정점 모델 ~일 것이다 맞다
개인 점도 곡선 매우 잘.
이것 가우시안 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 입어 보기 ~의 그만큼 점도 ~ 위에 시간 곡선
사용 중 그만큼 가우시안 정점 모델
사용 중 a 특징 ~에 제이엠피, 곡선이라고 불리는 입어 보기.
이것들 ~이다 그만큼 특수 증상 플롯
~의 그만큼 점도 곡선 입어 보기 사용 중 그만큼 가우시안 정점 모델.
그것 외모 좋다 그만큼 모델 입어 보기 ~이다 ~ 아니다 ~도 나쁜,
하지만, 그만큼 화살표 보인다 에게 BE 더 큰 ~보다 그만큼 화살표 ~에서 그만큼 입어 보기
사용 중 기능적 원칙 요소 분석.
후에 곡선 DOE 입어 보기 사용 중 가우시안 P 이크 모델,
있다 옵션 ~에 제이엠피 너 ~할 수 있다 공연하다 곡선 암사슴 모델링.
원래, 곡선 암사슴 모델 ~이다 결합하다
그만큼 매개변수적 모델 ~을 위한 그만큼 곡선, 그만큼 가우시안 정점 모델,
그리고 그만큼 모델 ~을 위한 그만큼 매개변수 ~의 그만큼 가우시안 정점 모델
표현하다 그만큼 매개변수 ~처럼 a 기능 ~의 공식화 요인들
사용 중 일반화된 회귀 모델.
그 다음에 너 얻다 그만큼 곡선 DOE 모델
그리고 이것 ~이다 a 프로파일러 ~의 그만큼 곡선 DOE 모델.
사용 중 이것 프로파일러 너 ~할 수 있다 예측하다 그만큼 모양 ~의 그만큼 곡선
~에 의해 지정하다 콤비네이션 ~의 그만큼 공식화 요인들.
실제로, 이것 프로파일러 ~이다 약간 다른
~에서 그만큼 기능적인 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 기능적인 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 제형,
그만큼 곡선 DOE 모델 하다 ~ 아니다 맞다 그만큼 데이터 잘.
이것 ~이다 a 비교 ~의 그만큼 프로파일러
~에서 기능적인 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 기능적인 암사슴 모델 그리고 곡선 DOE 모델.
처럼 너 ~할 수 있다 보다 저것 기능적인 암사슴 모델
맞는다 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 개 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 개 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 예시 ~의 기저귀 흡수 용량 ~ 위에 시간 곡선
어디 그만큼 입어 보기 윤곽 ~이다 평활화 곡선.
우리 수행하다 기능적 원칙 요소 분석
~에 그만큼 기저귀 흡수 볼륨 오버 시간 곡선
그리고 이것 기능적인 주요한 요소 분석
~였다 할 수 있는 에게 찾다 다섯 기능적인 주요한 요소
어디 누적적으로,
그들 설명한다 ~에 대한 거의 100% ~의 변형 ~ 중에 다수의 곡선.
이것들 ~이다 그만큼 기능적인 주요한 요소 분석 모델 맞다.
처럼 너 ~할 수 있다 보다, ~을 위한 거의 모두 그만큼 곡선,
그만큼 장착됨 곡선 정체기 ~ 후에 a 확실한 시간 가리키다.
기능적 주요한 요소 분석 모델 장착됨 곡선 정말 잘
~처럼 너 ~할 수 있다 보다 ~에서 그만큼 특수 증상 줄거리.
우리 수행하다 기능적인 암사슴 모델링
~의 그만큼 기능적인 주요한 요소 분석
그리고 이것 ~이다 프로파일러 ~의 그만큼 기능적인 암사슴 모델.
이것 모델 허용합니다 우리를 에게 평가하다 모양 ~의 그만큼 곡선
~을 위한 다른 기저귀 제품 ~에 다른 자질 역.
그만큼 제품 비교 ~에 역 둘 보인다 에게 BE 다른
~에서 그만큼 제품 비교 ~에 역 하나 그리고 역 삼.
이것들 ~이다 그만큼 특수 증상 플롯 ~의 그만큼 기능적인 암사슴 모델.
다음, 우리 ~일 것이다 좋다 에게 공연하다 곡선 DOE 모델링.
전에 곡선 DOE 모델링,
우리 ~일 것이다 좋다 에게 찾다 일부 매개변수적 모델
저것 맞는다 그만큼 기저귀 흡수 용량 ~ 위에 시간 데이터 잘.
I 설립하다 저것 있다 a 기능 ~에 제이엠피 ~라고 불리는 이중 지수 4P 모델.
이것 모델 ~이다 a 혼합물 ~의 둘 경험적 모델
~와 함께 네 개 알려지지 않은 매개변수.
이것 모델 맞는다 모두 그만큼 기저귀 흡수 용량 ~ 위에 시간 곡선 정말 잘.
이것들 ~이다 그만큼 특수 증상 플롯 ~의 그만큼 곡선 입어 보기 그리고 너 ~할 수 있다 보다
저것 그만큼 이중 지수 4P 모델 맞는다 모두 그만큼 곡선 정말 잘.
후에 입어 보기 기저귀 흡수 용량 ~ 위에 시간 곡선
사용 중 이중 지수 4P 모델, 우리 수행하다 곡선 DOE 모델링 사용 중 제이엠피
그리고 이것 ~이다 a 프로파일러 ~의 그만큼 곡선 DOE 모델.
사용 중 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 맞는다 그만큼 데이터 잘,
제외하고 저것 ~에 더 높은 기저귀 흡수 용량,
그만큼 잔여물 ~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 맞는다 그만큼 데이터 정말 잘.
이것 강요하다 그만큼 모델 프로파일러
~의 그만큼 기능적인 암사슴 모델 ~ 대 곡선 DOE 모델.
처럼 너 5월 알아채다 저것 있다 일부 차이점
~ 사이 이것들 둘 프로파일러 ~에 그만큼 나중에 시간 가리키다.
그만큼 예측했다 기저귀 흡수 용량 ~에 그만큼 나중에 시간 가리키다
추세 에게 고원 ~에서 그만큼 기능적인 암사슴 모델,
하지만 그것 계속하다 에게 증가하다 ~에 나중에 시간 가리키다
사용 중 그만큼 곡선 DOE 모델.
이것 비교하다 그만큼 특수 증상 플롯 ~에서 그만큼 기능적인 암사슴 모델
~ 대 곡선 DOE 모델 이중 지수 4P 사용 모델.
처럼 너 ~할 수 있다 보다 저것 둘 다 ~의 이것들 모델 맞는다 그만큼 데이터 정말 잘,
~와 함께 기능적인 암사슴 존재 약간 더 나은
~와 함께 약간 작은 뿌리 평균 정사각형 오류.
지금, 너 가지다 보았다 그만큼 비교 ~의 기능적인 암사슴 모델링
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기능을 시도하다 암사슴 모델 ~ 대 곡선 DOE 모델
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