Consigli necessari per selezionare la piattaforma di modellazione<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ciao,
Sono un utente di vecchia data di JMP, ma sono relativamente nuovo alle piattaforme di modellazione in JMP. Ho una risposta con diversi effetti noti con una relazione approssimativamente lineare. La risposta varierà anche con la sua posizione all'interno dello spazio XY di un wafer. Si prega di vedere l'immagine per maggiori dettagli.
Qual è la migliore piattaforma da utilizzare per sviluppare un modello per questa risposta? Sto usando JMP10.
Grazie!
Ri: Consigli necessari per selezionare la piattaforma di modellazioneGrazie Bill. Il webcast è stato molto utile.
Ri: Consigli necessari per selezionare la piattaforma di modellazioneGrazie Bill. Sicuramente guarderò il webcast.
Per il modello, spero che sia dato:
Effect_A = a
Effect_B = b
Effect_C = c
Wafer_X = x
Wafer_Y = y
Qual è la risposta prevista?
La risposta varia approssimativamente linearmente con gli effetti A, B e C, ma spazialmente con X e Y. La piattaforma Fit Model è in grado di spiegare la variazione spaziale in X, Y? Leggerò e guarderò il webcast per saperne di più da solo. Grazie per l'input!
Ri: Consigli necessari per selezionare la piattaforma di modellazioneRobot,
Immagino che tu voglia sapere come i 3 effetti principali influenzano la tua risposta in modo indipendente e in combinazione (interazioni). In base al grafico a dispersione sopra la piattaforma Fit Model è un buon punto di partenza. Aprire la piattaforma Fit Model e impostare la risposta come Y, quindi selezionare i 3 effetti e aggiungerli agli Effetti modello Costruisci. Selezionare Esegui e rivedere le statistiche di riepilogo per avere un'idea di come questi 3 effetti principali si adattano al modello. Se quello che mostri sopra è una vera indicazione dei tuoi dati, l'adattamento dovrebbe essere abbastanza buono sulla base del quadrato R e del quadrato R regolato. Guarda Prob> F nel modello intero adatto. Vuoi che sia più vicino a zero. Questo termine ti consente di sapere se il tuo modello è migliore della media dei tuoi dati sarebbe meglio per spiegare la tua variazione. Guarda il Prob> | t | anche nella tabella delle stime dei parametri. L'impostazione predefinita di JMP è 0,05 per decidere se una singola variabile è importante o meno per il modello di adattamento o meno. C'è più dietro spiegando l'importanza di questo valore P e come dovresti interpretarlo, ma questo è solo per iniziare. Tracciare Resdito in base a Predicted e cercare modelli ovvi nei dati. Se questi punti residui sembrano abbastanza casuali, la tua forma del modello è probabilmente abbastanza buona.
Questo ti farà iniziare. Ti suggerirei anche di guardare il webcast su richiesta alla l
inchiostro sotto. Questo ti guiderà passo dopo passo per l'utilizzo della piattaforma Fit Model.
Specificazione e adattamento dei modelli | JMP
Migliore,
Conto
