Conseils nécessaires pour choisir la plateforme de modélisation<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Salut,
Je suis un utilisateur de longue date de JMP, mais je suis relativement nouveau sur les plateformes de modélisation dans JMP. J'ai une réponse avec plusieurs effets connus avec une relation à peu près linéaire. La réponse variera également avec sa position dans l’espace XY d’une tranche. S'il vous plaît voir l'image pour plus de détails.
Quelle est la meilleure plateforme à utiliser pour développer un modèle pour cette réponse? J'utilise JMP10.
Merci!
Re: Conseils nécessaires pour choisir la plate-forme de modélisationMerci Bill. Le webcast était très utile.
Re: Conseils nécessaires pour choisir la plate-forme de modélisationMerci Bill. Je vais certainement regarder le webcast.
Pour le modèle, j'espère que compte tenu de:
Effect_A = a
Effect_B = b
Effect_C = c
Wafer_X = x
Wafer_Y = y
Quelle est la réponse prévue?
La réponse varie à peu près linéairement avec les effets A, B et C, mais spatialement avec X et Y. La plateforme Fit Model est-elle en mesure de prendre en compte la variation spatiale en X, Y? Je vais lire et regarder le webcast pour en apprendre plus par moi-même. Merci de votre contribution!
Re: Conseils nécessaires pour choisir la plate-forme de modélisationRobot,
Je suppose que vous voulez savoir comment les 3 principaux effets affectent votre réponse de manière indépendante et combinée (interactions). Basé sur votre diagramme de dispersion au-dessus de la plateforme Fit Model, c'est un bon point de départ. Ouvrez la plate-forme Adapter le modèle et définissez votre réponse sur Y, puis sélectionnez les 3 effets et ajoutez-les aux effets Construire le modèle. Sélectionnez Exécuter et passez en revue les statistiques récapitulatives pour avoir une idée de la manière dont ces 3 effets principaux s’adaptent au modèle. Si ce que vous montrez ci-dessus est une indication fidèle de vos données, l'ajustement devrait être assez bon sur la base des ajustements R-carré et R-carré. Regardez Prob> F dans le modèle entier. Vous voulez que cela soit plus proche de zéro. Ce terme vous permet de savoir si votre modèle est meilleur que la moyenne de vos données expliquerait mieux votre variation. Regardez le Prob> | t | dans le tableau des estimations de paramètres également. La valeur par défaut de JMP est 0,05 pour décider si une variable individuelle est importante ou non pour votre modèle d'ajustement. Il y a plus derrière l'explication de l'importance de cette valeur P et de la façon dont vous devriez l'interpréter, mais il ne s'agit que de commencer. Tracez Resdiual par Predicted et recherchez des tendances évidentes dans les données. Si ces points résiduels semblent assez aléatoires, la forme de votre modèle est probablement suffisante.
Ceci vous permettra de démarrer. Je vous suggère également de regarder la diffusion Web sur demande à la
encre ci-dessous. Cela vous guidera étape par étape pour utiliser la plate-forme Fit Model.
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