こんにちは。
私は
ここ
に
話す
今日
について
その
重要な
ステップ
0
の デザイン の 実験。
本当に その アイデア の これ は に 取る 満杯 アドバンテージ
の その 富 の 違う ツール それ は 下 その DOE プラットフォーム で ジャンプ。
病気 歩く を通して 何 私たちは すべき なれ 考え について
で それらの 早い ステージ の 一つの 実験。
もし あなた 見て で その DOE プラットフォーム リスト、
何 あなたは 見る は それ そこには a 多く の 違う 選択肢。
内で それぞれ 選択、 そこには 多くの もっと 選択肢。
内で いくつかの の それらの、 そこには ネストされた 可能性。
もし あなたは 一つの 専門家 で デザイン の 実験、
これ 富 の 可能性 本当に 感じる のように そのような a 素晴らしい セット の ツール。
I 愛 全て の その オプション それ は 利用可能 で ジャンプ それ 許可する 自分
に 作成する その デザイン それ I 本当に 欲しい のために a 特定の 実験。
しかし もし あなたは ただ 取得 開始、 それから I 考える これ セット の 可能性
できる 感じる a 少し 少し 威圧的な そして 時々 a 少し 圧倒的です。
それ 5月 なれ a 少し 少し のように 行く
に a 新しい 親切 の レストラン それ あなたは 一度もない された に 前に。
誰か 誰の a 味付けされた ビジター に それらの 種類 の レストラン、
愛する 全て その 可能性 そして その 富 の オプション の上 a 大きい メニュー。
しかし もし あなたは そこには のために その 初め 時間、
それ だろう なれ ニース もし 誰か ガイド付き あなた に その 右 セット 選択肢
それで それ あなた できた 作る a 良い 決断
のために それ 初め 訪問 そして 持っている それ なれ 成功。
こちらは 何 私は 計画 の上 話している について 今日。
初め、 I 考える その 鍵 に a 良い 実験的な 結果 は に 本当に 持っている
a クリア センス の 何 その ゴール の その 実験 は。
病気 話す を通して いくつかの 違う 可能性 の 一般 目標
のために 実験 それ 本当に ヘルプ 私たち 磨く で の上 何 だった 試して に 成し遂げる
そして 何 意思 示す a 成功 のために それ 実験。
それから 病気 する a 素早い 歩く- を通して の いくつかの
の その もっと 一般 選択肢 の デザイン の 実験 選択肢 で JMP、
そして それから 病気 戻る に どうやって する 私たちは 交流する と それらの ダイアログ 箱 それ 私たちは 得る
いつ 私たちは 選ばれた a デザイン のために 何 要因 に 選ぶ、 その 回答、
そして その 関係 間 その 入力 そして その 出力。
それは どこ だった 向かった を通して 全て の これ、
そして I 意思 言う それ その 初め そして その 三番目 手順 本当に 必要
a 途方もない 額 の 主題 案件 専門知識。
もし あなたは 行く に なれ 成功 設計 一つの 実験、
あなた 本当に 必要 に 知る として 多くの として 可能
について その フレームワーク 下 どれの あなたは やっている それ デザイン。
私たちは 欲しい 〜に 事実 組み込む 主題 案件 専門知識 どこでも 可能
に 作る もちろん それ だった で 事実 設定 上 その 実験 に その 最高 の 私たちの 能力。
何 は 私たちは 試して に する？
私は リストされている ここ 六 一般 実験的な 目的。
I 考える それ 選別 の 与える あなた、
a チェックリスト もし あなた のように の 違う オプション の もの
それ あなた かもしれない なれ 考え の 達成する と あなたの 実験。
私たちは かもしれない 始める と a パイロット 勉強、
それで だった ただ 興味がある で 作る もちろん
それ だった 行く に 得る データ の 十分な 品質
のために その 実験 そして 答える その 質問 それ 私たちは 欲しい に 持っている。
私たちは かもしれない なれ 興味がある で 探検 または スクリーニング。
私たちは 持っている a 長さ リスト の 要因、
そして 私たちは したい 形 外 どれの 1つ 思われる
に 作る a 違い のために 私たちの 回答 の 興味、
そして どれの もの しない 思われる 特に 重要。
私たちは また かもしれない 欲しい に する いくつかの モデリング。
実は 形式化 それ 関係 それ だった 見る
間 入力 そして 回答、 そして キャプチャ それ で a 機能的 形状。
時々 私たちは しない 得る その レベル
の 精度 それ 私たちは 必要、 そして それで 私たちは 必要 に する モデル 洗練、
そして それで それ かもしれない なれ a 2番 実験。
それから 一度 私たちは 持っている a モデル、 私たちは 欲しい に 使用 それ に 実は 最適化する。
どうやって する 私たちは 得る 私たちの システム に 実行する に その 最高 の その 能力 のために 私たちの ニーズ。
それから 最後に、 そこには a 確認 実験
どこ 私たちは 作る それ 遷移
から その 制御された デザイン の 実験 環境
それ だった 頻繁 やっている 私たちの 予備 データ コレクション で
に 生産、 そして 作る もちろん 私たちは できる 翻訳する
何 私たちは 見た で まず 実験 の中へ a 生産 設定。
あなた できる 見る から これ 進行 それ 私は 概説 ここ、
それ 私たちは 5月 実は 持っている a シリーズ の 小さい 実験 それ 私たちは したい 接続する。
私たちは 5月 始める オフ と a パイロット 勉強 に 得る その データ 品質 右、
それから 良い 形 外 どれの 要因 は 重要、 それから 良い したい モデル それらの、
それから 良い したい 使用 それ モデル に 最適化する、
そして それから 最後に 翻訳する それらの 結果
の中へ その ファイナル 実装 で 生産。
私たちは できる 考える の これ 順次
または のために 一つの 個人 実験 ただ タックル 1つ の これら 目的。
今 私たちは 持っている いくつかの フレームワーク のために 何
その 目標 の その 実験 は そして どうやって に 考える について それ、
良い 今 遷移 に 見ている
で 何 いくつかの の その 一般 選択肢 は で ジャンプ
そして どうやって 彼らは 接続する と 違う 目標。
病気 開ける 上 その DOE タブ JMPでは、 そして あなた できる 見る それ 私たちは 得た
その リスト の 可能性 ここ どこ 私たちは 得た その ネストされた オプション
押し込まれた 下 いくつかの の その 主要 メニュー アイテム それ 私たちは 持っている ここ。
その 話す は のみ 半分 時間、 そして それで I しません なれ できる に カバー 全て の その タブ。
私は 与えられた a 簡単な 説明 の いくつかの
の その タブ それ I しません 持っている 時間 に 話す について。
デザイン 診断 は 全て について 持つ a デザイン または 多分 いくつかの デザイン
そして 比較する そして 理解 その パフォーマンス。
サンプル サイズ エクスプローラ は 全て について どうやって 大きい
すべき その 実験 なれ そして いくつかの ツール に 評価する それ。
消費者 研究 そして 信頼性 デザイン は 本当に 親切 の 専門化された もの。
私は 設定 それらの 脇に
のために あなた に する a 少し 研究 の上 あなたの 自分の について それ。
で 消費者 研究、 だった いつもの 尋ねる 質問
の 消費者、 について 何 彼らの 優先事項 は、 何 特徴 彼らは のように。
それ 傾向がある に なれ a 比較 間 二 オプション
そして どうやって 彼らは 価値 それらの 選択肢。
信頼性 は 全て について どうやって 長さ 私たちの 製品 意思 最後。
それは a 少し 少し 違う
よりも もの それ 病気 話す について で その 休む の その 話す。
病気 始める オフ と いくつかの の C 古典的な デザイン
または その 一般的な デザイン それ 私たちは 持っている それ 持っている された 発展した。
それから 病気 仕上げる と いくつかの の その ジャンプ 特定の ツール
それ は 多くの もっと フレキシブル そして 適応力のある に a より広い 範囲 の 状況。
病気 始める と それ 底 部分 の その タブ。
ここ 私たちは は で ジャンプ で その DOE タブ、 そして 私は 行く 始める と クラシック。
あなたは 見る それ 私は タックル これ
で a 少し 少し 違う 注文 よりも その リスト は 提示された による ジャンプ。
I 考える それらの もの は 提示された による ジャンプ
で 彼らの 注文 の 人気、 そして 私は 選択する に 取り組む 彼ら
もっと から 原則 について どうやって 彼らは だった 発展した。
で クラシック デザイン、 a 満杯 階乗 デザイン
は 見ている で 全て 組み合わせ の 全て 要因 で 全て レベル。
それ 作品 うまく
もし 私たちは 持っている a 小さめ 番号 の 要因、
しかし それ できる で 事実 得る a 少し 少し 外 の コントロール
もし 私たちは 持っている a 大きい 番号 の 要因、 しかし その 探検する
その 全体 セット の 可能性 とても 広範囲に。
その 次 1つ それ 病気 話す について は a 2段階スクリーニング デザイン、
そして 本質的には、 何 それは やっている は その 選択する
a サブセット の その 二 階乗 可能性、
そして その a 戦略的 サブセット
それ 許可する 私たち に 探検する その 空間、 しかし 保つ その デザイン サイズ もっと 扱いやすい。
あなたは 知らせ それ それらの 初め 二 可能性
私は 表示されている で 二 レベル、 そして それは 典型的な のために スクリーニング デザイン。
いつもの、 私たちは ただ したい 得る a 単純 写真
の 何ですか ハプニング 間 その 入力 そして その 応答。
いつ 私たちは したい 始める モデリング、
それから a 応答 表面 デザイン 通常 許可する のために 探検する 曲率。
いつ だった モデリング、 3つのレベル または 時々 もっと よりも 三つ レベル
できる なれ a 良い 方法 に 理解する 曲率 そして また 理解する 相互作用 間
その 要因 そして どうやって 彼らは インパクト その 応答。
わかった。T 帽子の 三つ の その アイテム 下 その クラシック タブ。
その 他の もの は 混合 デザイン。
通常 で 全て その 他の 可能性、
何 私たちは 持っている は それ 私たちは できる 変化する
その 個人 要因 別途 から それぞれ 他の。
しかし で a 混合 デザイン どこ だった 話している について その 構成
または その 割合 の その 材料、 彼らは 相互依存的。
もし I 増加 その 額 の 1つ 材料、
それ おそらく 減らす その 割合
の その 他の 材料 それ は で それ 全体 混合。
少し の a 専門化された 1つ
いつ だった 見ている で パッティング 一緒に 材料
の中へ 一つの 全体 混合。
タグチアレイ、 私は リストされている ここ として a 親切 の 最適化、
そして その 最適化 それ 彼らは 興味がある で
は 作る 私たちの プロセス 屈強。
通常 いつ だった で a 生産 環境、 私たちは かもしれない 持っている ノイズ 要因。
これら は で 事実、 要因 それ 私たちは できる コントロール
で 私たちの 実験
しかし いつ 私たちは 得る に 生産、 だった ない できる に コントロール 彼ら。
それから 私たちは 持っている a セット の 要因
それ 私たちは できる コントロール 両方 で その 実験 そして で 生産。
その ゴール の タグチ配列 は に 見て のために a 組み合わせ
の その 制御可能な 要因 それ 取得する 私たち ニース 安定した 予測可能な
パフォーマンス 横切って その 範囲 の その ノイズ 要因。
あなた できる 見る C1 ここ もっている a かわいい 水平 ライン
どれの 手段 それ しない 案件 どれの レベル 私たちは は で
のために その ノイズ 要素、 良い 得る a かわいい 一貫性のある 応答。
それらの は その クラシック オプション。
その 次 の その アイテム の上 これ ジャンプ デザイン タブ
それ 病気 話す について は 決定的 スクリーニング デザイン。
これら は 専門化された デザイン それ だった 発展した で JMP、
そして 彼らは は a ブレンド の 一つの 探検 または スクリーニング デザイン、
それで a 集中 の上 a 多く の 二- レベル 要素 レベル、
そして モデリング。
あなた できる 見る と その 青 ドット、
私たちは 持っている いくつかの 三番目 レベル、 それで a 真ん中 価値 のために その 要因
それ 許可する 私たち に 得る いくつかの 曲率 推定 として 良い。
その a ニース コンパクト デザイン
それは 主に について 探検 そして スクリーニング、
しかし それ する 与える 私たち その オプション
のために 一つの 全て で 1つ チャンス に する いくつかの モデリング として 良い。
それは とても 人気のある で a 多く の 違う デザイン シナリオ。
その 次 タブ は 特別 目的、 そして あなた できる 見る そこには とても a 長さ リスト
の 可能性 そこには、
そして 病気 打つ いくつかの の その もっと 人気のある もの
それ I 考える 見せる 上 で a 多く の 専門化された 状況。
カバー 配列 は 頻繁 使用済み いつ だった 試して に する テスト の ソフトウェア。
A 多く の 回 何 原因 問題
で ソフトウェア は いつ 私たちは 持っている その 組み合わせ の 要因。
これ は a かわいい 小さい デザイン
それは 典型的な のために カバー 配列、 それで 13 実行、
そして だった 試して に 理解する もの について 10 違う 要因。
何ですか ニース について これら カバー 配列 は それ それ 与える 私たち a 方法
に 見る 全て 可能性 の、 で これ 場合、 三つ 違う 要因。
もし I 取る 二 レベル の それぞれ 要素、 a ゼロ そして a 1つ、
そこには 八 違う 組み合わせ のために どうやって I できる 組み合わせる それらの 三つ 要因。
全て ゼロ、 全て もの、 そして それから a 混合 の ゼロ そして もの。
私は 強調表示 それらの 8つ 違う 下線部、
何ですか 本当に ニース について これら カバー 配列
は どちらでも 三つ 要因 I 選ぶ、
I 意思 なれ できる に 探す 全て 八 の それらの 組み合わせ。
そこには 10 選ぶ 三つ 違う 組み合わせ の それらの 3 要因
それ I かもしれない なれ 興味がある で、
そして 全て の 彼ら 持っている 全て の それらの 可能性 表現しました。
それは a とても 小さい デザイン
それ 許可する 私たち ない それで 多くの 推定、 しかし に チェック 可能性 のために 問題
それ 私たちは かもしれない 出会い 特に で ソフトウェア。
次、 a とても 重要 カテゴリ の 空間 充填 デザイン。
比較すると に その その他のオプション それ 私は 話した について、
どれの は モデル- に基づいて、
これ 1つ ただ 言う、 I 多分 しない 知る 何 に 期待する で 私の 入力 空間。
させて 自分 与える 平 カバレッジ 全体を通して
その 空間 それ 私は 宣言した そして ただ 見る 何 起こる。
あなた できる 見る それ I 持っている 多くの もっと レベル の それぞれ の その 要因。
そこには a 多く の 専門化された 選択肢 で ここ、 しかし 彼らは 全て 持っている これ 同じ 感じる
の ニース、 平 カバレッジ 全体を通して その 入力 顔。
I 考える これら は 頻繁 使用済み
で コンピューター 実験 または で 物理的な 実験
どこ だった ただ ない もちろん 何 その 応答 意思 見て のように。
病気 話す a 少し 少し もっと について それ
いつ 私たちは 得る に その 決断 作る 部分 で ステップ 3 の その 話す。
次 は MSA デザイン または a 測定S システム 分析、
そして これ 通常 は 関連する と その パイロット 勉強。
前に I ダイビング で そして 本当に 始める
に モデル もの または する いくつかの スクリーニング、 その 役立つ に 理解する いくつかの 基礎
について その プロセス そして その 品質 の その データ それ 私は 取得中。
ここ、 I できる 選別 の 分ける その 変動性 それ 私は 見る
で その 回答 そして 属性 それ に その オペレーター、
その 測定 デバイス、 または その ゲージ、 そして その 部品 彼ら自身。
選別 の 理解する その 壊す の 何ですか 貢献する に 何 私は 見ている。
それは とても 役立つ 前に I 打ち上げ の中へ a もっと 詳細 勉強。
ついに、 G グループ 直交 素晴らしい 飽和状態 デザイン
は で 事実、 本当に コンパクト デザイン。
で これ 例、 どこ あなた 持っている 六 実行、
そして だった 試して に 理解する 何ですか ハプニング と セブン 違う 要因。
それ 5月 思われる a 少し 少し 魔法のような、
しかし その a とても 攻撃的 スクリーニング 道具 それ 許可する 私たち に 理解する
何ですか ハプニング と a 多く の 要因 で a とても 小さい 実験。
その 重要 と これら デザイン に ない 持っている a 多く の 要因。
もし 全て セブン 要因 は やっている 何か、
そして I のみ 持っている 六 実行、 病気 終わり 上 とても 混乱した で その 終わり。
しかし もし I 考える 二 または 三つ の 彼ら 5月 なれ アクティブ、
これ 5月 なれ a とても 効率的 方法
に 探検する 何ですか 行く の上 それなし 支出 あまりにも 多くの リソース。
それらの は その 始める ここ もの それ 私は 話した を通して a 少し 少し。
今 私は 行く 仕上げる と これら 素晴らしい ツール で ジャンプ
それ は もっと 一般的な そして もっと フレキシブル のために 違う シナリオ。
カスタム デザイン、 I 考える は ただ 一つの すばらしい 道具 のために その 柔軟性。
何ですか 本当に ニース で カスタム デザイン
は それ I 持っている これ 富 の 違う 可能性
のために その 種類 の 要因 それ I できる 含む。
連続 要因、 多分 病気 追加 で、
離散 数値 もの、 そして それから また カテゴリカル 要因。
I 持っている a 多く の 違う 選択肢 それで I できる 置く 一緒に その ピース、
そして もし 私は ない もちろん 何 その デザイン すべき 見て のように
で それ 底 部分 の その リスト、
これ 与える ジャンプ いくつかの コントロール に ヘルプ ガイド 自分 に a 良い選択です。
の上 その 次 ページ、 I 持っている その オプション について
かどうか 私は ただ 興味がある で メインE 効果、
かどうか I したい 追加 いくつかの 二 要素 相互作用、
そして かどうか I 欲しい に 建てる a レスポンスS 表面 モデル、
それで もっと その モデリング ゴール の その 実験。
これ は 選別 の 一つの 簡単 方法 に 建てる a デザイン、
そして I 持っている 柔軟性 ここ に 特定 何でも デザイン サイズ
私は感じる だろう なれ 役立つ そして は 内で 私の 予算 に 作る a デザイン
そして その 専門知識 の その ジャンプ デザイン チーム
は 行く ガイド 自分 に a 賢明な 選択。
これ は a 素晴らしい 方法 もし あなたは ない もちろん について どうやって に 進む、
しかし あなたは まだ 作る いくつかの 鍵 決定
について 何 その ゴール の その 実験 すべき 見て のように。
次、 その 増強 タブ。
もし あなた 考える 戻る に 何 私は 話した について のために その 実験的 目的、
あなた 見る それ そこには これ 繋がり 間 その ステージ。
多分 私は 終わり いくつかの 探検する または スクリーニング、
そして それから 私は のように に 遷移 に モデリング。
良い、 これ 許可する 自分 に 取る 一つの 実験
それ 私は すでに 走る そして 収集された データ のために、
そして それから 接続する それ に その 増強D 電子設計、 割り当てる その 役割 の 何ですか a 応答
そして 何ですか その 要素、 そして それから 追加 で いくつかの 追加 実行されます。
そこには いくつかの 専門化された もの ここ、
しかし もし I 選ぶ その 増強 部分、
それ 許可する 自分 に 特定 a 新しい セット の 要因、
多分 a サブセット の 何 I 持っている または 一つの 追加 要素
そして それから また 何 モデル I だろう 今 のように に デザイン のために。
これ は a フレキシブル 道具 のために 接続する いくつかの セット の データ 一緒に。
最後に、 簡単 DOE は a 素晴らしい 方法 に 得る 開始 のために あなたの とても 初め 実験。
それ 許可する あなた に 建てる 順次
そして それ ガイド あなた を通して その セブン 違う 手順
の その 全体 実験。
それは 許可する 私たち に デザイン そして 定義する、
そして それで それは 計算する 外 何 その 要因 は、
何 その レベル は、
彼らの 一般的な 自然、 それから 私たちは できる 選択 何 親切 の モデル
作る その ほとんど センス のために 何 だった 試して に 成し遂げる、
それから 進捗 全て その 方法 に 実は ランニング その 実験、 入る その データ、
やっている その 分析 そして それから 生成する 結果。
これ は a 素晴らしい 進行 それ 散歩 あなた 全て その 方法 を通して
何 午前 I 試して に する？
に 持つ いくつかの ファイナル 結果 に なれ できる に 見て で。
何 I 意思 言う は それ これ は 設計された のために a モデル- ベース アプローチ。
何 あなたは 見る は それ 全て の これら
見て のように 彼らは 行く に 選ぶ a 多項式 形状 の その モデル。
それ ニーズ に 作る センス として a 起動 ポイント。
しかし もし それ する 作る センス そして それ する で a 多く の 状況、
それから これ は a 素晴らしい オプション。
ただ に 仕上げる もの 上 ここ、 何 は いくつかの の その 他の 鍵 質問
今 それ I 持っている a ゴール I 知る a 特定の 選択 それ I 欲しい に 使用 で JMP、
何 は いくつかの の その 他の 鍵 質問 前に I 実は 生成する それ デザイン？
全体 カテゴリ は について その 要因。
私たちは 必要 に 使用 私たちの 主題 案件 専門知識
に 形 外 どれの 要因 私たちは すべき なれ 見ている で。
もし 私たちは 持っている あまりにも 長さ の a ランドリー リスト の 要因、
それから その 実験 必然的に ニーズ
に なれ とても 大きい で 注文 に 理解する 全て の 彼ら。
それは 行く 持っている 一つの インパクト の上 どうやって 高い 私たちの 実験 意思 なれ。
もし 私たちは 持っている あまりにも 少し 要因、
それから 私たちは 走る その 可能性 の ない 何か 重要。
何 タイプ は 彼らは 行く に なれ？
私たちは 必要 に 考える について 取得 その 右 サブセット。
として I 示した あなた で C 口 デザイン、 私たちは 持っている とても a 広い バラエティ の 違う
種類 の 役割 のために その 違う 要因 それ だった 見ている で。
それは 別の セット の 選択肢。
どうやって 多くの できる 私たちは 操作する その 要因ですか?
は 彼らは 当然 カテゴリカル、 または は 彼らは 継続的ですか?
それから 私たちは 必要 に 考える について その 範囲 または その 価値観 のために それぞれ の それらの。
さあ 行く に DOE そして カスタム デザイン。
それでは ただ 始める オフ
そして 病気 持っている 三つ 違う 連続 要因。
何 あなた できる 見る は I できる 与える a 名前
に それぞれ の その 要因、 しかし I また 得る に 宣言する その 範囲
それ I 欲しい に 実験 で のために それぞれ の それらの 要因。
A s あなた できる 想像する、
これ もっている a 致命的 役割 で その 空間 それ 私は 実は 行く に 探検する。
I 必要 に 磨く で の上 何ですか 可能
そして 何 私は 興味がある で に 得る それらの 範囲 右。
もし I 作る その 範囲 あまりにも 大きい、
それから I 5月 実は 持っている a 多く 行く の上 横切って その 範囲 の その 入力
そして I 5月 ない なれ できる に 完全に 捕獲 何ですか 行く の上。
もし I 作る その 範囲 あまりにも 小さい、 それから I 5月 逃す その ターゲット 位置
そして I 5月 得る a 歪 ビュー の その 重要性 の それ 要素。
ここ、 これ 入力 実は もっている a 多く 行く の上 のために それ 応答、
しかし もし I サンプル で a とても 狭い 範囲、 それ 見た目 のように その ない やっている 何でも。
最後に、 もし 私は で その 間違っている 位置、 I 5月 逃す いくつかの 特徴
そして ない なれ できる に 最適化する その プロセス のために 何 私は やっている。
また、 その 選択 の どれの 要因 そして その 範囲、
頼りになる a 多く の上 持つ いくつかの 基本的 理解
について 何 だった 試して に する そして どこ 私たちは 必要 に 探検する。
その 次 ピース に 話す について は
その 関係 間 入力 そして 応答。
I 意思 言う それ 1つ の その 一般 間違い
それ I 頻繁 見る は それ 私たちは 走る 一つの 実験、
そして それから 後 その 事実、 人々 気づく、 おお、 私たちは すべき 持っている 収集された これ。
で 教科書、 a 多く の 回、
それ 見た目 のように そこには a シングル 応答 それ だった 興味がある で
そして 私たちは 走る その 実験 に ただ 集める のために それ 応答。
で 練習する、 I 考える ほとんど 実験 持っている 複数 回答
そして それで これ は a 鍵 決断、 は に 作る もちろん
前に 私たちは 集める それ 初め データ ポイント
それ 私たちは 実は 含む その 右 セット の 回答
それで それ 私たちは できる 答え 全て の その 質問 から それ 1つ 実験。
それから 私たちは 必要 に 考える について 何 私たちは 知る について その 関係。
は それ おそらく に なれ スムーズ？
は それ 行く なれ 連続 で その 範囲 それ 私たちは 選択されましたか?
どうやって 複雑 は 私たちは 期待して それ に なれ？
A ll の これら 持っている 一つの インパクト の上 その デザイン それ だった 行く に 持っている。
A カップル の 一般 間違い について その 関係 は、
1つ、 いる a 少し あまりにも 自信があり、
それで 私たちは 仮定する それ 私たちは 知る あまりにも 多くの について 何ですか 行く 起こる、
そして それから しない 建てる で いくつかの 保護 に対して 驚き。
それから また もし 私たちは 持っている 複数 回答、
ない 設計 のために その ほとんど 複雑 関係。
もし 1つ の 彼ら だった 興味がある で メインE 効果
そして その 他の 1つ 私たちは 考える そこには かもしれない なれ 曲率、
私たちは 必要 に 建てる その デザイン それで それ それ できる 見積もり その 曲率
なぜなら それは その もっと 複雑 関係。
A 初め 鍵 決断 それ I 考える
は a 少し 少し 隠れた で ジャンプ は それ 私たちは 持っている に 決める 間 モデル- に基づいて、
そして それは いつもの 賢明な もし だった 自信がある
それ 私たちの 回答 意思 なれ スムーズ そして 連続的、
そして それ だった ない 調査中 あまりにも 大きい の a 地域、
または すべき 私たちは する 空間 充填？
空間 充填 できる なれ a 良い 安全性 ネット もし だった ない もちろん 何 に 期待する、
もし だった 探検する a 大きい 地域、
または もし 私たちは したい 守る に対して 驚き。
私は ポインティング ここ の上 その 最後 スライド。
I 持っている もっと 詳細 について それ に a 紙
それ I 書いた と a 同僚、 ル・ル博士
で その 大学 の 南 フロリダ、
どこ 私たちは 話す について その 意味合い
の それ 初め フォーク で その 道、 どうやって する 私たちは 選ぶ 間 モデル- ベース
そして 空間 充填、 そして 何 は その 影響は？
それから 最後に、 私たちは 必要 に 考える a 少し 少し について 制約。
私たちの 入力 地域、
もし 私たちは 宣言した いくつかの 範囲 のために その 違う 入力、
それ 当然 思われる のように その a 四角 または a 矩形。
しかし で それ 地域、
そこには 5月 なれ いくつかの 部分 どこ 私たちは できない
得る a 応答 または 私たちは ただ しない ケア について 何 その 回答 見て のように。
想像する もし I 午前 やっている 一つの 実験 について ベーキング そして 私は 変化する その 時間
それ その クッキー は で その オーブン そして その 温度 の その オーブン。
I かもしれない 知る それ その 最高にクール 温度
のために その 最短 額 の 時間 しません 生産する a 焼いた クッキー。
それは まだ なれ 生、 または それ かもしれない なれ その 最も暑い 温度
のために その 最長 時間 意思 過度に調理する その クッキー。
I 欲しい に 選別 の チョップ オフ 地域
の それ 空間 それ ない の 興味 または しません 与える 自分 a 合理的 もの。
で JMP、 そこには 簡単 方法 に 特定 制約
に 作る その 形 の それ 地域 マッチ 何 あなた 欲しい。
その 最後 もの は 全て について 予算、
どうやって 大きい すべき 私の 実験 なれ、 そして それは a 関数 の その 時間
それ I 持っている 利用可能 そして その 料金 の その 実験。
で JMP、 私たちは ジャンプ に ここ。
多分 I 特定 a 応答 表面 モデル、
あなたは 見る それ そこには a 新しい 特徴 と呼ばれる デザイン エクスプローラ、
どれの いつ I 活性化 それ、
それ 許可する 自分 と a シングル クリック の a ボタン に 生成する 複数 デザイン。
I できる 最適化する のために 良い 推定、 それで D または へ 至福、
または 良い 予測 の その 回答 と IO 至福。
I できる 変化する その サイズ の その 実験 そして 中心 ポイント そして 複製します。
もし I クリック 生成する 全て デザイン、 それ 意思 生成する a ダース または それで デザイン、
どれの それから I できる 比較する そして 考慮する
そして 形 外 どれの 1つ 作る その ほとんど センス。
I 考える 理解 その 予算、 考え の それ として a 制約、
は 一つの 重要 考慮 それ 私たちは 必要 に 持っている。
に 包む もの 上、 ただ a 少し 役立つ リソース。
その 初め 1つ は a ジャンプ ウェブ ページ
それ 会談 で a 少し もっと 詳細 について その 違う 種類 の デザイン。
それ 塗りつぶし で a 多く の その 詳細 それ I なかった できる に 話す について 今日
について それらの 個人 選択肢 の上 その DOE タブ。
その モデルB 使用された 対 スペースF 病気 , それは その 紙 I 参照 以前、
どこ 私たちは 必要 に 理解する
その 意味合い の 選択する a モデル- ベース デザイン
または やっている 空間- 充填、 どれの は a 少し もっと 一般的な
そして a 少し より保護的 もし 私たちは は 期待して いくつかの 驚き。
それから その 最後 二 もの は、 2つの白 論文 それ I 書いた、
その 初め 1つ 会談 について どうやって あなた できる 使用 デザイン エクスプローラ
に 考慮する 違う デザイン サイズ
そして 違う 最適性 基準 そして それから 選ぶ 間
その 違う 選択肢 による 見ている で その 比較する デザイン オプション で ジャンプ。
それから 最後に、 すべて 私は 話した について ここ
は 依存 の上 主題 案件 専門知識。
その なぜ そして どうやって の 尋ねる 良い 質問、
与える いくつかの 戦略 のために どうやって に 交流する と 私たちの 主題 案件 専門家
に なれ できる に ターゲット それらの 会話 そして 作る 彼ら として 生産的 として 可能。
I 希望 これ もっている された 役立つ、
そして ヘルプ あなた 持っている a 成功 初め 実験 使用して ジャンプ ソフトウェア。
ありがとう。
