Consejos necesarios para seleccionar la plataforma de modelado<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola,
Soy un usuario de JMP desde hace mucho tiempo, pero soy relativamente nuevo en las plataformas de modelado en JMP. Tengo una respuesta con varios efectos conocidos con una relación más o menos lineal. La respuesta también variará con su posición dentro del espacio XY de una oblea. Por favor vea la imagen para más detalles.
¿Cuál es la mejor plataforma a utilizar para desarrollar un modelo para esta respuesta? Estoy usando JMP10.
¡Gracias!
Re: Consejo necesario para seleccionar la plataforma de modeladoGracias bill El webcast fue muy útil.
Re: Consejo necesario para seleccionar la plataforma de modeladoGracias bill Definitivamente voy a ver el webcast.
Para el modelo, espero que dado:
Effect_A = a
Effect_B = b
Effect_C = c
Wafer_X = x
Wafer_Y = y
¿Cuál es la respuesta prevista?
La respuesta varía aproximadamente linealmente con los efectos A, B y C, pero espacialmente con X e Y. ¿Es la plataforma Fit Model capaz de explicar la variación espacial en X, Y? Leeré y veré el webcast para aprender más por mi cuenta. ¡Gracias por la aportación!
Re: Consejo necesario para seleccionar la plataforma de modeladoRobot,
Supongo que quiere saber cómo los 3 efectos principales afectan su respuesta de forma independiente y en combinación (interacciones). Basado en su diagrama de dispersión sobre la plataforma Fit Model es un buen lugar para comenzar. Abra la plataforma Fit Model y establezca su respuesta como Y, luego seleccione los 3 efectos y agréguelos a los Efectos del modelo de construcción. Seleccione Ejecutar y revise las Estadísticas de resumen para tener una idea de cómo estos 3 efectos principales se ajustan al modelo. Si lo que se muestra arriba es una verdadera indicación de sus datos, el ajuste debería ser bastante bueno según el R-cuadrado y el R-cuadrado ajustado. Mira a Prob> F en el ajuste del modelo completo. Quieres que esté más cerca de cero. Este término le permite saber si su modelo es mejor que la media de sus datos sería mejor para explicar su variación. Mira el problema> | t | en la tabla de estimaciones de parámetros también. El valor predeterminado de JMP es 0.05 para decidir si una variable individual es importante para su modelo de ajuste o no. Hay más detrás explicando la importancia de este valor de P y cómo debe interpretarlo, pero esto es solo para comenzar. Realice la gráfica de Predicción y busque patrones obvios en los datos. Si estos puntos residuales parecen bastante aleatorios, su forma modelo es probablemente lo suficientemente buena.
Eso le ayudará a empezar. También le sugiero que vea la transmisión por Internet a pedido en el
tinta abajo Esto lo guiará paso a paso para usar la plataforma Fit Model.
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