将因子变量转换为混合变量的见解 (2025-US-30MP-2524)本演讲探讨了一项初步的常规实验设计 (DOE)，旨在阐明各种树脂合成变量对涂层性能的影响。初步数据分析揭示了合成参数与最终涂层特性之间若干颇具前景的相关性。为了加深理解，我们开发了一个理论框架，基于潜在的反应机理和简单的概率计算来预测树脂的各个组分。这种创新方法使我们能够将原始的实验设计 (DOE) 变量重新解释为混合变量，从而促进更细致的分析。
通过在这些混合变量的背景下重新分析数据，我们发现了有关树脂成分如何影响涂层性能的新见解，从而为树脂增强带来了新颖且违反直觉的想法。
我们在整个研究中展示了 JMP 软件的应用，重点介绍了几种分析工具，包括 DOE 平台、预测分析器、三元图、散点图矩阵和混合分析器。
数据探索与可视化实验设计
