<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ciao
Mi chiedevo se esiste un modo in JMP che potrei utilizzare per acquisire dati grezzi di più punti di misurazione (ciascuno con un componente X, Y, Z) e adattare al meglio questi dati per formare un piano di adattamento ottimale. Fondamentalmente il mio intento è quello di estrarre i dati metrologici grezzi dalle OMM/CMM e adattarli personalmente senza l'uso del software di misurazione CMM/OMM.
Grazie per l'aiuto!
Penso che la risposta dipenda anche da cosa si intende esattamente per "miglior adattamento". W Quando non esiste una distinzione naturale tra variabili predittive e variabili di risposta, o quando tutte le variabili vengono misurate con errore, è necessario considerare l'analisi delle componenti principali. Ciò è in contrasto con il consueto presupposto di regressione secondo cui le variabili predittive (prese come X e Y sopra) sono misurate esattamente e solo la variabile di risposta (presa come Z sopra) ha una componente di errore.
triangolo rosso->SalvaColonne->FormulaPredizione aggiungerà una colonna formula alla tabella che mostra il valore previsto per un (X,Y).Generalmente non sarà esattamente uguale a nessuno dei punti dati originali.Forse quello che vuoi vedere sono le differenze tra la colonna originale e quella prevista... salvaColumni->Residui.
Sembra che potresti volere qualcos'altro però.Puoi spiegare cosa stai cercando di fare?Forse un grafico simile al grafico della superficie?O una sorta di sistema di query per recuperare i dati?
Grazie per la risposta. Ho utilizzato la piattaforma Fit Model come indicato e ha funzionato perfettamente.
Hai qualche idea su come disadattare i dati? Fondamentalmente se ho X, Y e l'equazione per Z, c'è un modo per determinare quale fosse la Z originale?
ero solito ax + by + cz = d come punto di partenza per generare alcuni dati leggermente casuali come questi:
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 ) )
);
il che rende Z una funzione di X e Y, approssimativamente sul piano definito da A, B, C, D.
Successivamente, utilizza Analizza->Adatta modello e inserisci Z come Y (risposta) e AGGIUNGI X e Y agli effetti del modello.Fare clic su Esegui.Il parametro Stime è quello che penso tu stia cercando.Ottengo questo, per i miei numeri casuali:
per riconvertirli nella forma A=5, B=7, C=11, D=13, riorganizzare la formula come
e vedere d/c è 13/11 è 1,1818 (vicino a 1,179) a/c è 5/11 è 0,4545 (vicino a 0,4555) e b/c è 7/11 è 0,6363 (vicino a 0,6355).Guarda i segnali.Puoi vedere la superficie nella finestra Adatta ai minimi quadrati; menu triangolo rosso->Profilo fattoriale->Profilo superficie.In Aspetto attiva i Punti effettivi.
Nella piattaforma puoi ruotare la superficie per vedere chiaramente i punti sopra e sotto il piano.Prova a fare clic sui punti per selezionarli.Questa foto non gli rende giustizia...
