Réaliser correctement des expériences n'est pas toujours simple, surtout lorsqu'un facteur est difficile à modifier ou à réinitialiser entre les exécutions – un défi courant en milieu industriel. Si vous ne tenez pas compte de cette restriction dans votre conception et votre analyse, vos résultats peuvent être trompeurs. Dans cet atelier, apprenez à gérer ce problème concret grâce à JMP Custom Design. À travers une étude de cas pratique avec un facteur difficile à modifier, nous vous montrons comment concevoir une expérience en split-plot et analyser les résultats à l'aide de l'estimation du maximum de vraisemblance restreinte (REML). Cette session est idéale pour les utilisateurs JMP de niveau intermédiaire à avancé qui maîtrisent déjà l'ANOVA, la régression et les bases des plans d'expériences.
