<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Salut tout le monde,
J'ai un ensemble de données continu où l'axe x est la date et l'axe y est l'index CRM. Je voudrais calculer quand la ligne atteindra la "zone verte" inférieure et supérieure. Je peux le faire en formulant par fit y by x et créer une colonne de formule de prédiction et entrer la date manuellement dans la prochaine ligne de données vide et essayer et essayer mais je suppose qu'il y a une meilleure façon de le faire. Cela serait également extrêmement utile pour le calcul du seuil de rentabilité lors du compte de résultat. Merci d'avance
Il y a beaucoup de bons points dans cette réponse qui sont de GRANDES compétences lorsque vous travaillez avec JMP.
Comme pour la plupart des choses dans JMP, il existe généralement une autre méthode. Voici donc une autre approche que vous souhaiterez peut-être essayer. Je vais utiliser le même tableau de données que dans le post précédent.
Ajustez votre modèle à l'aide de l'outil Ajuster le modèle. Il peut toujours s'agir d'un simple modèle en ligne droite, si vous le souhaitez.
Ensuite, dans le triangle rouge Response Output, choisissez Estimates > Inverse Prediction.
Dans la boîte de dialogue résultante, vous pouvez spécifier un niveau de confiance à utiliser, car JMP vous donnera un intervalle de confiance pour le temps pendant lequel vous atteindrez votre objectif.
Dans la fenêtre Sortie, vous mettez vos valeurs cibles (oui, vous pouvez spécifier plus d'une cible). Cliquer sur OK vous donnera l'heure estimée, l'intervalle de confiance pour cette heure et une image. Notez que cela donne le même résultat que la réponse précédente.
Merci pour la question sur la façon d'examiner les données modélisées et de prévoir où elles atteindront une zone cible.J'y ai réfléchi et j'ai réalisé que le Prediction Profiler pourrait être en mesure de vous donner facilement les coordonnées cibles X et Y que vous souhaitez !
Nous avons créé un ensemble de données simple avec seulement quelques coordonnées X (heure) et Y (sortie) à démontrer.Nous sommes également entrés dans les propriétés de la colonne Y (Sortie) et avons défini certaines limites de spécification (Cible) afin que nous puissions reproduire votre vue et essayer de voir sur le graphique les coordonnées extrapolées que nous voulons atteindre.Dans ce cas, nous avons fixé un objectif de 50, bien au-dessus de la valeur de sortie maximale de 40 que nous avions dans les données.
Ensuite, utilisez les étapes suivantes :
- Ajustez la ligne via la sélection de menu Ajuster Y par X, puis sélectionnez dans le triangle rouge Ajuster la ligne.Ensuite, sous le triangle rouge Linear Fit, sélectionnez Save Predicted pour que la ligne de formule soit enregistrée dans votre tableau de données.
- Sélectionnez ensuite le graphique - Profiler dans le menu du haut et attribuez-lui la colonne de formule de sortie prévue.
- Vous pouvez maintenant visualiser cela en développant l'axe du temps (X) (moyen facile en tirant directement sur l'axe) pour voir où la ligne traversera la cible.Basculer l'outil pointeur vers l'outil réticule vous donnera une bonne vue visuelle des coordonnées où la ligne croise la cible.
- Pour obtenir les chiffres calculés exactement, cliquez avec le bouton droit de la souris sur le menu Prédiction Profiler et sélectionnez Fonctions de désirabilité.Encore une fois, assurez-vous d'avoir élargi votre axe X pour inclure une plage de temps plus élevée sur le profileur, comme ci-dessus.Ensuite, sous le triangle rouge, sélectionnez Définir les désirabilités et définissez Faire correspondre la cible avec la valeur souhaitée comme cible.Notez que cela signifie essentiellement qu'à 100 % de désirabilité (= 1), vous voulez être aussi proche que possible de la cible.Puis de retour sur le triangle rouge, dites Maximize Desirability.Cela devrait vous donner vos coordonnées et dans notre cas, nous prévoyons un temps de 14,5 pour obtenir une sortie de 50.
Notez que si nous le faisons à la place en utilisant la plate-forme Fit Model, vous pouvez rester sur cette plate-forme pendant tout l'exercice et vous verrez même des intervalles de confiance calculés (lignes pointillées bleues) autour de votre ligne de prédiction en utilisant le profileur dans le menu du triangle rouge.Vous pouvez également devenir plus fantaisiste avec votre ajustement linéaire dans la plate-forme Fit Model (régression linéaire multiple, etc.) car votre prédiction des coordonnées à la cible n'est aussi bonne que l'ajustement de votre ligne.Mais encore une fois, nous pouvons voir que nous prévoyons toujours un temps de 14,5 pour atteindre la sortie de 50.
La dernière considération pourrait être d'utiliser un modèle de série chronologique si vous pensez qu'il y a des décalages temporels ou une saisonnalité pour adapter vos lignes.Ici encore, vous pouvez faire des prédictions visuelles directement à partir de la plate-forme, ainsi que sauvegarder la formule de prédiction pour Graph - Profiling - Desirability.
Attachera également dans le fichier de maquette que nous avons utilisé avec les scripts.J'espère que cela t'aides!
Scott
