<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola
Me preguntaba si hay una forma en JMP que pudiera usar para tomar datos sin procesar de múltiples puntos de medición (cada uno con un componente X, Y, Z) y ajustar mejor estos datos para formar un plano de mejor ajuste. Básicamente, mi intención es eliminar los datos de metrología sin procesar de los OMM / CMM y ajustarlos yo mismo sin el uso del software de medición de CMM / OMM.
¡Gracias por tu ayuda!
Creo que la respuesta también depende exactamente de lo que se entiende por "mejor ajuste". W Cuando no hay una distinción natural entre las variables de predictor y de respuesta, o cuando todas las variables se miden con error, debe considerar el análisis de los componentes principales. Esto contrasta con el supuesto de regresión habitual de que las variables predictoras (tomadas como X e Y arriba) se miden exactamente, y solo la variable de respuesta (tomada como Z arriba) tiene un componente de error.
triángulo rojo-> Guardar columnas-> PredictionFormula agregará una columna de fórmula a la tabla que muestra el valor predicho para (X, Y). Por lo general, no será exactamente igual a cualquiera de sus puntos de datos originales. Quizás lo que desea ver es la diferencia entre la columna original y la predicha ... saveColumns-> Residuals.
Aunque suena como si quisieras algo más. ¿Puedes explicar lo que estás tratando de hacer? ¿Una gráfica tal vez, similar a la parcela de superficie? ¿O algún tipo de sistema de consulta para recuperar los datos?
Gracias por la respuesta. Usé la plataforma del modelo de ajuste según las instrucciones y funcionó perfectamente.
¿Tiene alguna idea sobre cómo desajustar los datos? Básicamente, si tengo X, Y y la ecuación de Z, ¿hay una manera de determinar cuál era la Z original?
solía ax + by + cz = d como punto de partida para generar algunos datos ligeramente aleatorios como este:
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 ) )
);
lo que hace que Z sea una función de X e Y, aproximadamente en el plano definido por A, B, C, D.
A continuación, utilice Analizar-> Ajustar modelo y coloque en Z como la Y (respuesta) y AÑADIR X e Y a los efectos del modelo. Haga clic en Ejecutar. Las estimaciones de parámetros son lo que creo que estás buscando. Consigo esto, para mis números aleatorios:
para convertirlos de nuevo a la forma A = 5, B = 7, C = 11, D = 13, reorganizar la fórmula como
y ver que d / c es 13/11 es 1.1818 (cerca de 1.179) a / c es 5/11 es .4545 (cerca de .4555) y b / c es 7/11 es .6363 (cerca de .6355). Mira las señales. Puedes ver la superficie en la ventana Ajustar cuadrados mínimos; Menú triángulo rojo-> Factorización de perfiles-> Perfil de superficie. En Apariencia, activa los puntos reales.
En la plataforma puede rotar la superficie para ver claramente los puntos por encima y por debajo del plano. Intenta hacer clic en los puntos para seleccionarlos. Esta foto no le hace justicia ...
