モデリングプラットフォームの選択に必要なアドバイス<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、
私はJMPを長年使用していますが、JMPのモデリングプラットフォームについては比較的新しいです。 私はおおよそ線形の関係を持ついくつかの既知の効果を持つ応答をしています。 応答はウェハのＸＹ空間内のその位置によっても変わる。 詳細は画像をご覧ください。
この回答のモデルを開発するために使用するのに最適なプラットフォームは何ですか？JMP10を使用しています。
ありがとうございます。
再：モデリングプラットフォームを選択するために必要なアドバイスありがとうビル。 ウェブキャストはとても役に立ちました。
再：モデリングプラットフォームを選択するために必要なアドバイスありがとうビル。 私は間違いなくウェブキャストを見ます。
モデルについては、私は与えられたことを願っています：
Effect_A = a
Effect_B = b
Effect_C = c
ウェハX = x
ウェハY = y
予測される反応は何ですか？
応答は、効果A、B、Cに対してほぼ直線的に変化しますが、XおよびYに対しては空間的に変化します。FitModelプラットフォームは、X、Yの空間的な変動を説明できますか。私は自分でもっと学ぶためにウェブキャストを読んで見ます。 ご入力ありがとうございます。
再：モデリングプラットフォームを選択するために必要なアドバイスロボット、
私はあなたがあなたが3つの主な効果があなたの反応に独立してそして組み合わせて（相互作用）どのように影響するかについて知りたいと思います。 Fit Modelプラットフォーム上の散布図に基づいて始めるのが良いでしょう。 Fit Modelプラットフォームを開き、応答をYに設定してから3つの効果を選択し、それらをConstruct Model Effectsに追加します。 [実行]を選択して[要約統計量]を確認し、これら3つの主な効果がモデルにどのように適合するかを確認します。 上に示したものがあなたのデータの本当の表示であるならば、近似はR-スクエアとR-スクエア調整に基づいてかなり良いはずです。全体モデルの近似でProb> Fを見てください。 あなたはそれをゼロに近づけることを望みます。 この用語は、あなたのモデルがあなたのデータの平均よりもあなたの変化を説明するのにより良いだろうかどうかをあなたに知らせます。 Probを見てください。「パラメーター推定値」表にもあります。 個々の変数がフィットモデルにとって重要かどうかを判断するためのJMPのデフォルトは0.05です。 このP値の重要性とそれをどのように解釈するべきかを説明するのにはもっと多くのことがありますが、これはあなたが始めようとしていることについてです。 ResdiualをPredictedでプロットし、データ内の明白なパターンを探します。 これらの残差点がかなりランダムに見える場合は、おそらくモデル形式で十分です。
それはあなたが始めましょう。 私はあなたがlでオンデマンドウェブキャストを見ることをお勧めします
下のインク これにより、Fit Modelプラットフォームを使用するためのステップバイステップの手順が説明されます。
モデルの指定と近似JMP
ベスト、
ビル
