複数の JMP モデルを同時に最適化する方法製品を生産に投入する際に約 10% の廃棄率が発生している製品の処理を最適化しようとしています。 3 水準で 4 因子のプロセス DOE を実行し、9 回の試行でデータを収集しました。 欠陥評価応答は順序変数に設定され、ロジスティック回帰によってモデルに適合しました。 また、プロセス変数の影響を受け、物理的な目標を満たさなければならないこの製品の硬度に関するデータも収集しました。 硬度データは連続変数であり、標準の最小二乗モデルに適合しています。 これら 2 つのモデルは、異なる JMP ウィンドウに存在します。 両方のモデルを個別に最適化できますが、2 つのモデルを同時に最適化する方法がわかりません。 これは JMP13 で簡単に実行できると思いますが、JMP モデリングは初めてなので、残念ながら同時最適化の明確な方法はわかりません。 助けてください。
Re: 複数の JMP モデルを同時に最適化する方法グラフ メニューのスタンドアロン プロファイラー プラットフォームについて言及しています。 グラフ > プロファイラー。Re: 複数の JMP モデルを同時に最適化する方法プロファイラーのダイアログはどこにありますか? Prediction Profiler の横にある赤い三角形を確認しましたが、そこにはありません。
Re: 複数の JMP モデルを同時に最適化する方法
@stephen_pearson書きました：
プロファイラーのダイアログで中間式の展開にチェックを入れると、式をコピペせずに済みませんか？
そこにあるチェックボックスに気づいたことはありません！ありがとう！それを行うにはもっと良い方法がある可能性が高いと思いました。
Re: 複数の JMP モデルを同時に最適化する方法プロファイラーのダイアログで中間式の展開にチェックを入れると、式をコピペせずに済みませんか？Re: 複数の JMP モデルを同時に最適化する方法
ケリーさん、こんにちは。
それは全部で 9 回の試行ですか、それとも因子レベルの組み合わせごとですか?
Dan が述べたように、予測式をデータ テーブルに保存すると、さまざまなプラットフォームのモデルを [グラフ] > [プロファイラー] から予測プロファイラーに結合できます。このプロファイラーで連続応答の信頼区間が必要な場合は、StdErr Pred Formula も保存します。Profiler のダイアログで、予測式と std の両方を入力します。エラー。予測式（おそらく「PredSE Hardness」という名前）を「Y、予測式」に変換します。
以前に望ましさ関数を使用したことがありますか?そうでない場合、それは複数の最適化を行う優れた方法であり、Prediction Profiler にはその手法の非常に優れた実装があります。
もう 1 つ役立つことがあります。欠陥評価モデルの予測 (確率) 式を保存すると、JMP はモデルの線形成分 (「線形」) に対して個別の列を作成し、それぞれの累積対数オッズ比を作成します。評価尺度のレベル (例: 「Cum[2]」、「Cum[3]」など)、および評価尺度の各レベルの予測確率 (例: 「Prob[2]」、「Prob[3]」 」など）。プロファイラーで確率列をプロットすると、累積対数オッズ比の列が入力として表示されます (誰かがこれを行うより良い方法を知っていれば、私を修正してください)。私がこれを回避した方法は、「線形」の数式をコピーして、各 Cum[#] 列の数式の線形列への参照に貼り付けることです。次に、各 Cum[#] 列から数式をコピーし、これらの列を Prob[#] 列の数式で参照されている場所に貼り付けます。結果として、Prob[#] 列は元の入力の関数にすぎないため、Linear 列と Cum[#] 列は不要になりました。ここですべての Prob[#] 列をプロットすると、プロファイラーは、プロファイラーの入力として実験因子のみを使用して期待どおりに表示されます。
Re: 複数の JMP モデルを同時に最適化する方法モデルごとに、予測式を保存します (赤い三角形のポップアップ メニューの下にあります)。 保存したら、Graph メニューに移動し、Profiler を選択します。 ダイアログ ボックスの指示に従って、予測式を指定します。 両方のモデルがプロファイラーに表示され、同時最適化が行われます。
これだけ多くの因子、レベル、そして試行回数が非常に少ない計画では、このプロセスを真に最適化するのは難しいかもしれません。
