# data[].attributes.body
Interpretación de DOEs
Donde poder aplicar un diseño de experimentos

# data[].attributes.body
Concluir con el entrenamiento y aprender a interpretar y realizar DOES

# data[].attributes.body
Doe´s ...

# data[].attributes.body
Full Factor Linear
JMP

# data[].attributes.body
Cuando el error puro es mayor, entonces tenemos una ecuación lineal! Por lo que tenemos una curvatura no estadisticamente significante

# data[].attributes.headline
When our model is no longer  linear, we can improve it by adding axial points

# data[].attributes.subject
When our model is no longer  linear, we can improve it by adding axial points

# data[].attributes.body
alfa = distancia entre punto axial & center point

# data[].attributes.body
Siempre y cuando hagamos una corrida de prueba podemos evitar el paso 6

# data[].attributes.headline
En la vida, nunca se sabe quando vamos utilizar derivadas para encontrar la tangente zero e maximizar uma função de tercero grado , hahaahhaha

# data[].attributes.subject
En la vida, nunca se sabe quando vamos utilizar derivadas para encontrar la tangente zero e maximizar uma função de tercero grado , hahaahhaha

# data[].attributes.headline
Caso for detectada não-linearidade, primeiro deve-se aprimorar o RR de um modelo adicionando pontos axiais para depois buscar a otimização

# data[].attributes.subject
Caso for detectada não-linearidade, primeiro deve-se aprimorar o RR de um modelo adicionando pontos axiais para depois buscar a otimização

# data[].attributes.headline
I also learned a bunch of other words in Spanish I had no idea what they meant before yesterday

# data[].attributes.subject
I also learned a bunch of other words in Spanish I had no idea what they meant before yesterday

# data[].attributes.body
dany abril 2022
No sabia crear diseños de experimento y mucho menos interpretarlos,
Dany mayo 2022
Aprendí a crear diseños de experimentos de acuerdo al problema que necesitamos analizar, así como interpretación de los resultados y saber hacia que lado debes moverte.

# data[].attributes.headline
I learned that exist more software and ways  to simulate experiment, but at the same time that no all the problems need a DOE or annova, etc it depend the world of data we have .. etc 

# data[].attributes.subject
I learned that exist more software and ways  to simulate experiment, but at the same time that no all the problems need a DOE or annova, etc it depend the world of data we have .. etc 

# data[].attributes.headline
I've learned there is a very specific step by step to assure DOE is performed the right way. First we design the experiment to visualize which factors are in fact relevant to the study. Then we normallly try FFD including central points to determine whether the model is linear or not. If yes, we enhance RR with new central points dictated by the inflection point, if not we try other mothods such as RSM. Some addictional axial points might help on that. Then, finally, when RR is above 90 we can then optimize the response 

# data[].attributes.subject
I've learned there is a very specific step by step to assure DOE is performed the right way. First we design the experiment to visualize which factors are in fact relevant to the study. Then we normallly try FFD including central points to determine whether the model is linear or not. If yes, we enhance RR with new central points dictated by the inflection point, if not we try other mothods such as RSM. Some addictional axial points might help on that. Then, finally, when RR is above 90 we can then optimize the response 

# data[].attributes.body
Nesta semana alcançamos um nível maior de conhecimento, criando DOE e utilizando a ferramenta JMP. Tivemos a possibilidade de entender os vários tipos de modelos e como solucioná-los. Aprendemos os 6 passos para chegar ao resultado buscado.

# data[].attributes.body
Entender lo que algunas veces se ve en proyectos. Que es son los puntos factoriales, a identificar las variables que si son significantes, la importancia de tener una ecuación lineal y que al final del día aunque tengas un modelo muy bueno no siempre será el que necesites, por que no esta en la dirección adecuada.

# data[].attributes.headline
Aprendi como utilizar o JMP, adicionar os pontos centrais e axiais, analise de argumentos designer, fit profiles otimização, set ... Analise de experimentos iguais a custos, onde despertou melhorias e que não tinha ideia de como iniciar analise .... Bem como todo os exercícios apresentados, abrem os caminhos de analise dos experimentos in locco  atual. Curioso ver o potencial de quanto deixamos de analisar.....

# data[].attributes.subject
Aprendi como utilizar o JMP, adicionar os pontos centrais e axiais, analise de argumentos designer, fit profiles otimização, set ... Analise de experimentos iguais a custos, onde despertou melhorias e que não tinha ideia de como iniciar analise .... Bem como todo os exercícios apresentados, abrem os caminhos de analise dos experimentos in locco  atual. Curioso ver o potencial de quanto deixamos de analisar.....

# data[].attributes.headline
DOE..JMP... e novos modelos de design e experimentos

# data[].attributes.subject
DOE..JMP... e novos modelos de design e experimentos

# data[].attributes.body
Es un poco complicado colocar todo lo aprendido, pero vamos a ir desde lo básico

1)      Nunca había entendido exactamente que es P value,  Sabía que existía, sabia como evaluarlo, no sabía que era

2)      Al evaluar  un R&R me enfocaba en % R&R y categorías,  Ahora entiendo toda la información en el reporte,  en los últimos R&R que libere o rechace desde ver las gráficas ya tenía en mente si lo aprobaría o rechazaría

3)      Diferencia entre correlación y causalidad

4)      Que son puntos factoriales

5)      JMP

6)      Lo divertido que puede ser hacer aviones de papel

7)      Puse a mis sobrinos a ver quién hace el mejor Gyrocopter

# data[].attributes.body
Thank you !

# data[].attributes.body
Feedback Green belt

# data[].attributes.attachment_caption
padlet image picker file fcf65564 f274 4c8b 8422 e1bf0ee170b7

# data[].attributes.body
GB :)

# data[].attributes.body
El 2do dia iniciar con el paso 5, para quizas poder balancear mejor el tiempo!

# data[].attributes.body
thank green belts

# data[].attributes.headline
Hacer mas explícitos los ejercicios, PE: que significan los datos, quizás con ejemplos de GB o BB pasados, para que las ideas se aterricen y no queden solo en ejemplos ficticios. 

# data[].attributes.subject
Hacer mas explícitos los ejercicios, PE: que significan los datos, quizás con ejemplos de GB o BB pasados, para que las ideas se aterricen y no queden solo en ejemplos ficticios. 

# data[].attributes.headline
The only thing I would like to point out as far as what could be improved is to have the training either in English or Portuguese. For me personally, 70% of the concentration is spent toward understanding what is being said in Spanish. Luckly, the slides' content is in English, otherwise it would be impossible to keep up with the course expectations. On the other hand, we ended up learning some Spanish, which is great. Again, that is only my opinion. 

# data[].attributes.subject
The only thing I would like to point out as far as what could be improved is to have the training either in English or Portuguese. For me personally, 70% of the concentration is spent toward understanding what is being said in Spanish. Luckly, the slides' content is in English, otherwise it would be impossible to keep up with the course expectations. On the other hand, we ended up learning some Spanish, which is great. Again, that is only my opinion. 

# data[].attributes.headline
Uma sugestão seria antes do inicio dos treinamentos, realizar um teste em todos os softwares, jogos, excel, arquivos, etc... para que não tenhamos falhas durante o treinamento e assim não perdemos a oportunidade...

# data[].attributes.subject
Uma sugestão seria antes do inicio dos treinamentos, realizar um teste em todos os softwares, jogos, excel, arquivos, etc... para que não tenhamos falhas durante o treinamento e assim não perdemos a oportunidade...