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JMP에서 다중 측정 점 (각각 X, Y, Z 구성 요소가 있음)의 원시 데이터를 취하여이 데이터를 최적 평면에 가장 잘 맞출 수있는 방법이 있는지 궁금합니다. 기본적으로 내 의도는 OMM / CMM에서 원시 메트 롤로 지 데이터를 가져 와서 CMM / OMM 측정 소프트웨어를 사용하지 않고 직접 적용하는 것입니다.
당신의 도움을 주셔서 감사합니다!
나는 그 대답이 '가장 잘 맞는'것이 무엇을 의미하는지에 달렸다고 생각한다. 승 예측 변수와 응답 변수 사이에는 자연스러운 구별이 없거나 모든 변수가 오류로 측정되는 경우 주성분 분석을 고려해야합니다. 이것은 예측 변수 (위의 X와 Y로 취해진)가 정확히 측정되고 응답 변수 (위의 Z로 취해진) 만 오류 구성 요소를 가지고 있다는 일반적인 회귀 가정과는 대조적입니다.
빨간색 삼각형 -> SaveColumns -> PredictionFormula는 (X, Y)에 대한 예측 값을 보여주는 수식 열을 테이블에 추가합니다. 일반적으로 원본 데이터 요소와 정확히 일치하지는 않습니다. 아마 당신이보고 싶은 것은 원래 열과 예측 열의 차이입니다 ... saveColumns-> Residuals.
당신이 뭔가 다른 것을 원할지도 모르는 것처럼 그것은 들린다. 당신이하려는 일에 대해 설명해 주시겠습니까? 아마도 표면 플롯과 비슷한 그래프일까요? 또는 데이터를 검색하는 일종의 쿼리 시스템입니까?
답변 해 주셔서 감사합니다. 지시 된대로 적합 모델 플랫폼을 사용했고 완벽하게 작동했습니다.
데이터의 맞지 않는 방법에 대한 아이디어가 있습니까? 기본적으로 X, Y 및 Z 방정식이있는 경우 원래 Z가 무엇인지 판단 할 수있는 방법이 있습니까?
나는 사용했다. ax + by + cz = d 다음과 같이 약간 임의의 데이터를 생성하는 출발점으로 사용합니다.
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 ) )
);
Z는 A, B, C, D로 정의 된 평면에서 X와 Y의 함수로 만듭니다.
다음으로, Analyze-> Fit Model을 사용하고 Z를 Y (응답)로 넣고 X와 Y를 모델 효과에 추가하십시오. 실행을 클릭하십시오. 매개 변수 Estimates가 내가 생각하는 것입니다. 내 임의의 숫자에 대한이 얻을 :
A = 5, B = 7, C = 11, D = 13 형식으로 다시 변환하려면 다음과 같이 수식을 다시 정렬하십시오.
d / c는 13/11이 1.1818 (1.179에 가까움)이고 a / c가 5/11은 .4545 (.4555에 가까움)이고 b / c는 7/11이 .6363 (.6355에 가깝습니다)입니다. 표지판을보세요. Fit Least Squares 창에서 표면을 볼 수 있습니다. 빨간색 삼각형 메뉴 -> 요소 프로파일 링 -> 표면 프로파일 러. 모양에서 실제 점을 켭니다.
플랫폼에서 평면을 위와 아래의 점을 명확하게 보이도록 회전 할 수 있습니다. 포인트를 클릭하여 선택하십시오. 이 사진은 그게 공평하지 않습니다 ...
