### JMP培训笔记汇总知识点
#### 一、JMP软件简介
- **背景**: JMP软件隶属于全球领先的统计软件供应商SAS集团，是一款专为数据分析和可视化设计的桌面软件。
- **功能特点**:
- 提供直观的图形界面，支持数据分析与展示。
- 应用领域广泛，涵盖业务可视化、六西格玛、质量管理、流程优化、试验设计DOE、研发创新、探索发现等多个方面。
- 支持交互式的统计图形操作，帮助用户发现数据规律、识别异常点和模型拟合情况。
- 根据变量类型及其角色自动选择合适的分析方法。
- **主要组件**:
- 电子表格：查看、编辑、输入和处理数据。
- 图形和统计方法：用于数据分析。
- 试验设计：提供多种设计类型。
- 数据管理工具：支持数据排序与合并。
- 计算器：用于计算表列值。
- 分组与汇总统计工具：便于数据分组和统计计算。
- 质量改进工具：提供特殊图形、图表和通信功能。
- 打印与结果移动工具：便于结果分享。
- 脚本语言：用于保存常用例程。
#### 二、DOE（试验设计）概览
- **定义**: DOE是一种科学方法，用于研究多因子与响应变量之间的关系。
- **发展历程**:
- 由费雪(Ronald Fisher)在20世纪20年代首次提出。
- 经过80多年的发展，在学术界和工业界获得了广泛应用。
- **JMP软件中的DOE模块**:
- 内容全面，包括传统DOE（如部分因子、完全因子、响应面设计）和高级DOE（如空间填充设计、定制设计）。
- 强大功能：整合统计建模、图形展示、模拟等技术。
- 用户友好：可根据需求自定义因子数量、水平数量等参数。
- 模拟器功能：直接对新方案进行仿真模拟，降低风险。
#### 三、DOE的基本概念与应用
- **基本概念**:
- 因变量(Y)：连续数据作为输出变量更佳。
- 自变量(X)：因子，可通过鱼骨图、因果矩阵等工具识别。
- 其他术语：响应、因子水平、水平代号、一种排列组合、主效应、交互作用等。
- **开展DOE的好处**:
- 定量评估变量作用，识别显著变量。
- 减少试验次数，缩短研发周期，降低成本。
- 可根据项目需求调整试验规模。
- 优化关键参数设置。
- 构建数学模型预测产品或过程性能。
- 通过实证验证或否定理论假设。
- **DOE的“敌人”**:
- 直觉、老板或专家意见、过程监控、试错法、单因子变化法、数据挖掘等。
- **基本思路**:
- 确定实际问题 → 了解现状 → 选择因变量Y → 选择自变量X → 选择因子水平 → 制定实验方案 → 实施实验并收集数据 → 数据分析 → 结论与后续管理。
- 制定实验计划时应留有足够的余地。
#### 四、DOE的具体内容
- **试验设计的主要类型**:
- 描述型DOE：介绍DOE的三大基本原则、完全析因设计、2k因子设计等。
- 筛选型DOE：涉及部分析因设计、分辨率表的解读、关键因子的选择等内容。
- 优化型DOE：探讨响应面的基本概念、意愿函数构建、多项式模型展示、模型仿真与预测等。
- 高级DOE：包括扩充设计、定制设计、空间填充设计、可靠性分析概述等。
- **具体内容**:
- **描述性统计及图形**：基础统计描述与图形展示。
- **假设检验**：验证统计假设的方法。
- **回归模型的建立与检验**：建立并检验回归模型。
- **DOE的三大基本原则**：随机化、重复、局部控制。
- **完全析因设计**：考虑所有因子的所有组合。
- **2k因子设计**：特定类型的完全析因设计，用于筛选因子。
- **部分析因设计**：节省资源的替代方案。
- **分辨率表的解读**：评价设计质量的标准。
- **关键因子的选择**：识别影响最大的因子。
- **响应面的基本概念**：理解响应面的概念及其在优化中的应用。
- **意愿函数的构建**：定义目标函数。
- **多项式模型的图形展示**：直观展现模型。
- **模型的仿真与预测**：通过模拟预测结果。
- **扩充设计**：增加实验点以提高精度。
- **定制设计**：根据具体需求定制实验方案。
- **空间填充设计**：均匀分布实验点的设计。
- **可靠性分析概述**：评估产品或过程可靠性的方法。
通过以上内容可以看出，JMP软件不仅提供了一套完整的DOE解决方案，还具备强大的数据分析能力，对于需要进行复杂试验设计的企业和研究人员来说，是非常有价值的工具。
