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Grundlegendes zu DOE-Funktionen in JMP

Erfahren Sie, wie Sie:

• Verstehen Sie die Abfolge der grundlegenden DOE-Funktionen (Design einrichten, Faktoren und Antworten speichern/laden, Antworten simulieren, D- A- I- oder Alias-Optimal-Kriterien auswählen, Startanzahl identifizieren, Interaktionsterme hinzufügen, Anzahl der von JMP empfohlenen Durchläufe ändern, Design ausführen, Designtabelle erstellen).
• Verstehen Sie die grundlegenden Designtypen (klassisch, gemischt, optimal, übersättigtes Screening, definitives Screening, fraktionales faktorielles Screening, erweitertes Screening, abdeckende Arrays, raumfüllendes Screening, Balance Incomplete Block (BIBD)).
• Verstehen Sie den Mehrwert der Verwendung von JMP-Optionen für experimentelles Design gegenüber OFAT-Ansätzen (One Factor At A Time).
• Grundlegende Terminologie verstehen (Randomisierung, Replikation, Orthogonalität, Interaktionen, Blockierung)
• Erstellen Sie ein klassisches vollfaktorielles Design und Modell für die bestätigende Analyse
  • Das Ziel: Das Produkt so zu gestalten, dass es weniger Fett enthält und dennoch eine ausreichende Blattfestigkeit aufweist
  • Erstellen Sie ein vollfaktorielles Design mit zwei Ebenen, ohne Mittelpunkte und ohne Replikate
  • Erstellen Sie das Modell mithilfe der JMP DOE-Schnittstelle
• Bewerten Sie den klassischen vollfaktoriellen Versuchsplan
  • Bestimmen Sie, ob die Anzahl der Durchläufe und Faktoren ausreichend ist
  • Untersuchen Sie die Power. Werte, die am nächsten bei eins liegen, weisen darauf hin, dass die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass Sie beim Ausführen des Experiments und Erstellen des Modells etwas über die angezeigten Faktoren lernen, wenn diese aktiv und wichtig sind.
  • Untersuchen Sie das Vorhersagevarianzprofil, das die Mittelpunkte der Designs zeigt und zeigt, wo niedrige Werte am besten sind
  • Untersuchen Sie Farbkartenkorrelationen, wobei der Wert 0 bedeutet, dass die Faktoren völlig unabhängig sind
  • Untersuchen Sie die D-, G- und A-Effizienz, indem Sie Ihr Design mit dem jeweils besten D-, G- oder A-optimalen Design vergleichen.
  • Untersuchen Sie die Vorhersagevarianz für den Anteil des Design Space Plots, wobei niedrige Werte am besten sind
• Mit dem gleichen Ziel, ein Produkt mit geringerem Fettgehalt und ausreichender Blattstärke zu entwickeln, erstellen Sie ein benutzerdefiniertes vollfaktorielles Design und modifizieren es, um quadratische Terme mithilfe der Response Surface Methodology (RSM) einzuschließen.
  • Verwenden Sie 5 Faktoren, schließen Sie wechselseitige Interaktionen ein
  • Verstehen Sie die Optionen für benutzerdefinierte Designfaktoren (kontinuierlich, diskret numerisch, kategorisch, blockierend, kovariat, gemischt, konstant, unkontrolliert).
• Erstellen und bewerten Sie über die DOE-Schnittstelle ein Modell auf Grundlage eines benutzerdefinierten vollfaktoriellen Designs
  • Untersuchen Sie das vollständig faktorielle Muster, das die Werte für jeden Faktor zusammenfasst. Dabei kennzeichnet ein Minuszeichen (-) einen Faktor mit niedrigem Wert und ein Pluszeichen (+) einen Faktor mit hohem Wert.
  • Untersuchen Sie die Zusammenfassung der Anpassung für jede Antwort, um zu sehen, ob der Mittelwert das Ergebnis besser erklärt als das Modell
  • Entfernen Sie Terme, die >.05 sind, es sei denn, es handelt sich um einen Haupteffekt, der mit einem Term höherer Ordnung zusammenhängt, der signifikant ist.
  • Stellen Sie sicher, dass das Residual by Predict Plot zufällig ist
  • Stellen Sie sicher, dass Wahrscheinlichkeit>F ist < .05, was bedeutet, dass das Modell besser vorhersagt als der Mittelwert
  • Optimieren Sie Faktoren mithilfe der Prediction Profiler Desirability-Funktion, um die Zielvorgaben für Dicke und Blattstärke zu erreichen.
  • Werte von Optimierungsversuchen mit der Option „Maximieren und merken“ speichern
• Simulieren Sie ein optimiertes Modell, um weitere Experimente zu finden, die zur Ermittlung der besten Einstellungen beitragen.
• Verwenden Sie JMP Pro, um vollfaktorielle und OFAT-Designs zu vergleichen und zu bestimmen, ob das vollfaktorielle Experiment mit optimierten Einstellungen das beste Experiment ist, um die erforderlichen Fett- und Blattziele zu erreichen.

Hinweis: Gelegentlich sind Fragen und Antworten enthalten27:18 und 50:06.

VersuchsplanungBetreff: DOE-Funktionen in JMP verstehen

Ich habe dreimal versucht, dieses Video anzuschauen, und jedes Mal stürzte es ungefähr auf der Hälfte ab.

Betreff: DOE-Funktionen in JMP verstehen

Hallo @dean_boerrigter . Ich habe es in mehreren Browsern ohne Probleme ausprobiert. Es ist eine lange und sehr große Videodatei. Das Problem könnte am Internetverkehr oder anderen Dingen liegen, die auf Ihrem Computer laufen. Schließen Sie einige Fenster, leeren Sie den Cache und versuchen Sie es erneut – scrollen Sie vielleicht, um bei der Hälfte zu beginnen. Bitte lassen Sie mich wissen, ob/wann Sie Erfolg hatten.