<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Bonjour
Je me demandais s'il existait un moyen dans JMP que je pourrais utiliser pour prendre des données brutes de plusieurs points de mesure (chacun avec un composant X, Y, Z) et ajuster au mieux ces données pour former un plan d'ajustement optimal. Fondamentalement, mon intention est de retirer les données métrologiques brutes des OMM/CMM et de les ajuster moi-même sans utiliser de logiciel de mesure CMM/OMM.
Merci pour votre aide!
Je pense que la réponse dépend aussi de ce que l'on entend exactement par « meilleur ajustement ». W Lorsqu'il n'y a pas de distinction naturelle entre les variables prédictives et les variables de réponse, ou lorsque toutes les variables sont mesurées avec une erreur, vous devez envisager une analyse en composantes principales. Cela contraste avec l’hypothèse habituelle de régression selon laquelle les variables prédictives (prises comme X et Y ci-dessus) sont mesurées exactement et que seule la variable de réponse (prise comme Z ci-dessus) a une composante d’erreur.
triangle rouge->SaveColumns->PredictionFormula ajoutera une colonne de formule au tableau qui montre la valeur prédite pour un (X,Y).Ce ne sera généralement pas exactement le même que n’importe lequel de vos points de données d’origine.Peut-être que ce que vous voulez voir, ce sont les différences entre la colonne d'origine et la colonne prédite... saveColumns->Residuals.
Il semble que vous souhaitiez peut-être autre chose.Pouvez-vous expliquer ce que vous essayez de faire ?Un graphique peut-être, semblable au tracé de surface ?Ou une sorte de système de requête pour récupérer les données ?
Merci pour la réponse. J'ai utilisé la plateforme de modèle d'ajustement comme indiqué et cela a parfaitement fonctionné.
Avez-vous des idées sur la manière de désajuster les données ? Fondamentalement, si j'ai X, Y et l'équation de Z, existe-t-il un moyen de déterminer quel était le Z d'origine ?
j'ai utilisé hache + par + cz = d comme point de départ pour générer des données légèrement aléatoires comme celle-ci :
dt = New Table( "Untitled",
Add Rows( 20 ),
New Table Variable( "a", 5 ),
New Table Variable( "b", 7 ),
New Table Variable( "c", 11 ),
New Table Variable( "d", 13 ),
New Column( "x", Formula( Random Uniform() * 10 ) ),
New Column( "y", Formula( Random Uniform() * 10 ) ),
New Column( "z", Formula( Random Normal() / 2 + (:d - (:a * :x + 
* :y)) / :c ) )
);
ce qui fait de Z une fonction de X et Y, approximativement dans le plan défini par A, B, C, D.
Ensuite, utilisez Analyser-> Ajuster le modèle et insérez Z comme Y (réponse) et AJOUTEZ X et Y aux effets du modèle.Cliquez sur Exécuter.Le paramètre Estimations est ce que je pense que vous recherchez.J'obtiens ceci, pour mes nombres aléatoires :
pour les reconvertir sous la forme A=5, B=7, C=11, D=13, réorganisez la formule comme
et voir d/c est 13/11 est 1,1818 (proche de 1,179), a/c est 5/11 est .4545 (proche de .4555) et b/c est 7/11 est .6363 (proche de .6355).Observez les panneaux.Vous pouvez voir la surface dans la fenêtre Ajuster les moindres carrés ; menu triangle rouge->Factor Profiling->Surface Profiler.Sous Apparence, activez les points réels.
Dans la plateforme, vous pouvez faire pivoter la surface pour voir clairement les points au-dessus et en dessous du plan.Essayez de cliquer sur les points pour les sélectionner.Cette photo ne lui rend pas justice...
