Die korrekte Durchführung von Experimenten ist nicht immer einfach, insbesondere wenn ein Faktor zwischen den Durchläufen schwer zu ändern oder zurückzusetzen ist – eine häufige Herausforderung in der Industrie. Wenn Sie diese Einschränkung in Ihrem Design und Ihrer Analyse nicht berücksichtigen, können Ihre Ergebnisse irreführend sein. In diesem Workshop lernen Sie, wie Sie dieses reale Problem mit JMP Custom Design lösen. Anhand einer praktischen Fallstudie mit einem schwer veränderbaren Faktor zeigen wir Ihnen, wie Sie ein Split-Plot-Experiment entwerfen und die Ergebnisse mithilfe der eingeschränkten Maximum-Likelihood-Schätzung (REML) analysieren. Diese Sitzung ist ideal für fortgeschrittene JMP-Anwender, die bereits mit ANOVA, Regression und den Grundlagen von DOE vertraut sind.
