Silvio Miccio , Modelado y Simulación, Formador y Consultor de Modelado Empírico y Optimización, Procter & Gamble
silvio.silvio
No todos los resultados que modelamos se basan en unas pocas respuestas continuas o discretas. En ocasiones, la respuesta es una curva, como cuando describimos la resistencia a la tracción de un producto o espectros que proporcionan información sobre la composición química o las cantidades. En lugar de modelar únicamente puntos específicos de estas curvas (p. ej., la fuerza máxima), es posible modelar la curva o los espectros completos, lo que permite una comprensión más completa del sistema. Algunas curvas de respuesta pueden explicarse mediante el ajuste de funciones base, mientras que otras se pueden explicar mediante métodos multivariantes como el análisis de componentes principales (PCA) o el análisis de patrones de potencia (PLS). Ejemplos reales mostrarán cómo modelar curvas de respuesta en JMP, visualizarlas interactivamente en el JMP Profiler y analizar las conclusiones.
