Ratschläge zur Auswahl der Modellierungsplattform<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo,
Ich bin ein langjähriger Benutzer von JMP, aber ich bin relativ neu bei den Modellierungsplattformen in JMP. Ich habe eine Antwort mit mehreren bekannten Effekten mit einer ungefähr linearen Beziehung. Die Antwort variiert auch mit ihrer Position innerhalb des XY-Raums eines Wafers. Bitte sehen Sie das Bild für weitere Details.
Was ist die beste Plattform, um ein Modell für diese Antwort zu entwickeln? Ich verwende JMP10.
Vielen Dank!
Re: Beratung zur Auswahl der Modellierungsplattform erforderlichVielen Dank, Bill. Der Webcast war sehr hilfreich.
Re: Beratung zur Auswahl der Modellierungsplattform erforderlichVielen Dank, Bill. Ich werde den Webcast auf jeden Fall sehen.
Für das Modell hoffe ich das gegeben:
Effect_A = a
Effect_B = b
Effect_C = c
Wafer_X = x
Wafer_Y = y
Was ist die vorhergesagte Antwort?
Die Antwort variiert grob linear mit den Effekten A, B und C, räumlich jedoch mit X und Y. Kann die Plattform Fit Model die räumlichen Schwankungen in X, Y berücksichtigen? Ich werde den Webcast lesen und sehen, um mehr zu erfahren. Danke für die Eingabe!
Re: Beratung zur Auswahl der Modellierungsplattform erforderlichRoboter,
Ich vermute, Sie möchten wissen, wie sich die 3 Haupteffekte unabhängig voneinander und in Kombination (Interaktionen) auf Ihre Reaktion auswirken. Basierend auf Ihrem Streudiagramm über der Fit Model-Plattform ist dies ein guter Ausgangspunkt. Öffnen Sie die Fit Model-Plattform, setzen Sie Ihre Antwort auf Y, wählen Sie die 3 Effekte aus und fügen Sie sie den Effekten für das Konstruktmodell hinzu. Wählen Sie Ausführen und überprüfen Sie die Zusammenfassungsstatistik, um eine Vorstellung davon zu erhalten, wie diese drei Haupteffekte zum Modell passen. Wenn das, was Sie oben zeigen, ein wahrer Hinweis auf Ihre Daten ist, sollte die Passung basierend auf dem R-Quadrat und dem R-Quadrat angepasst werden. Schauen Sie sich Prob> F im Whole Model an. Sie möchten, dass das näher bei Null ist. Mit diesem Begriff können Sie feststellen, ob Ihr Modell besser ist als der Mittelwert Ihrer Daten, um Ihre Variation besser zu erklären. Schauen Sie sich das Prob> | t | an auch in der Parameterschätzungstabelle. Der JMP-Standardwert ist 0.05, um zu entscheiden, ob eine einzelne Variable für Ihr Anpassungsmodell wichtig ist oder nicht. Es gibt mehr dahinter, die Bedeutung dieses P-Werts zu erklären und wie man ihn interpretieren sollte, aber es geht nur darum, den Einstieg zu erleichtern. Zeichnen Sie die Vorschau nach vorhergesagt und suchen Sie nach offensichtlichen Mustern in den Daten. Wenn diese Restpunkte ziemlich zufällig aussehen, ist Ihre Modellform wahrscheinlich gut genug.
Das wird dich anfangen. Ich würde auch vorschlagen, dass Sie sich den On-Demand-Webcast im l anschauen
Tinte unten. Dies führt Sie Schritt für Schritt durch die Verwendung der Fit Model-Plattform.
Modelle angeben und anpassen | JMP
Beste,
Rechnung
