<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo zusammen,
Ich habe einen fortlaufenden Datensatz, bei dem die x-Achse das Datum und die y-Achse der CRM-Index ist. Ich möchte berechnen, wann die Linie die untere und obere "grüne Zone" erreicht. Ich kann es tun, indem ich durch Fit y nach x formuliere und eine Vorhersageformelspalte erstelle und das Datum manuell in die nächste leere Datenzeile eintrage und es versuche und versuche, aber ich denke, es gibt einen besseren Weg, dies zu tun. Dies wäre auch für die Berechnung des Break-Even-Punktes während der Gewinn- und Verlustrechnung äußerst hilfreich. Vielen Dank im Voraus
In dieser Antwort werden viele gute Punkte genannt, die bei der Arbeit mit JMP GROSSE Fähigkeiten sind.
Wie bei den meisten Dingen in JMP gibt es normalerweise einen anderen Weg, also ist hier ein anderer Ansatz, den Sie vielleicht ausprobieren möchten. Ich werde die gleiche Datentabelle verwenden, die im vorherigen Beitrag war.
Passen Sie Ihr Modell mit Fit Model an. Es kann immer noch ein einfaches geradliniges Modell sein, wenn Sie dies wünschen.
Wählen Sie dann im roten Dreieck der Antwortausgabe die Option Schätzungen > Inverse Vorhersage aus.
Im daraufhin angezeigten Dialogfeld können Sie ein zu verwendendes Konfidenzniveau angeben, da JMP Ihnen ein Konfidenzintervall für die Zeit angibt, in der Sie Ihr Ziel erreichen werden.
Im Ausgabefenster geben Sie Ihre(n) Zielwert(e) ein (ja, Sie können mehr als einen Zielwert angeben). Wenn Sie auf OK klicken, erhalten Sie die geschätzte Zeit, das Konfidenzintervall für diese Zeit und ein Bild. Beachten Sie, dass dies das gleiche Ergebnis wie die vorherige Antwort liefert.
Vielen Dank für die Frage, wie man modellierte Daten betrachtet und vorhersagt, wo sie auf ein Zielgebiet treffen werden.Ich habe darüber nachgedacht und festgestellt, dass der Prediction Profiler Ihnen möglicherweise ganz einfach die gewünschten X- und Y-Zielkoordinaten geben kann!
Wir haben zur Demonstration einen einfachen Datensatz mit nur wenigen X- (Zeit) und Y- (Ausgabe) Koordinaten erstellt.Gehen Sie auch in die Eigenschaften der Y-Spalte (Ausgabe) und geben Sie einige Spezifikationsgrenzen (Ziel) ein, damit wir Ihre Ansicht replizieren und versuchen können, die extrapolierten Koordinaten, die wir treffen möchten, auf dem Diagramm zu sehen.In diesem Fall haben wir ein Ziel von 50 festgelegt, weit über dem maximalen Ausgabewert von 40, den wir in den Daten hatten.
Verwenden Sie dann die folgenden Schritte:
- Passen Sie die Linie über die Menüauswahl "Y nach X anpassen" an und wählen Sie dann aus dem roten Dreieck "Linie anpassen".Wählen Sie dann unter dem roten Dreieck „Linear Fit“ die Option „Save Predicted“, um die Formelzeile wieder in Ihrer Datentabelle zu speichern.
- Wählen Sie dann den Graph - Profiler aus dem oberen Menü und geben Sie ihm die Formelspalte Predicted Output.
- Jetzt können Sie dies visuell anzeigen, indem Sie die Zeitachse (X) erweitern (einfacher Weg, indem Sie direkt an der Achse herausziehen), um zu sehen, wo die Linie das Ziel kreuzt.Wenn Sie das Zeigerwerkzeug zum Fadenkreuzwerkzeug umschalten, erhalten Sie eine gute visuelle Ansicht der Koordinaten, an denen die Linie das Ziel kreuzt.
- Um die genau berechneten Zahlen zu erhalten, klicken Sie mit der rechten Maustaste, nicht auf das Prediction Profiler-Menü, und wählen Sie Erwünschtheitsfunktionen aus.Stellen Sie erneut sicher, dass Sie Ihre X-Achse erweitert haben, um einen höheren Zeitbereich auf dem Profiler wie oben einzuschließen.Wählen Sie dann erneut unter dem roten Dreieck Set Attacks und stellen Sie Match Target mit Ihrem gewünschten Wert als Target ein.Beachten Sie, dass dies im Grunde bedeutet, dass Sie bei 100% Erwünschtheit (= 1) so nah wie möglich am Ziel sein möchten.Sagen Sie dann wieder auf dem roten Dreieck Erwünschtheit maximieren.Dies sollte Ihnen Ihre Koordinaten geben und in unserem Fall prognostizieren wir eine Zeit 14,5, um eine Ausgabe von 50 zu erhalten.
Beachten Sie, dass Sie, wenn wir dies stattdessen mit der Plattform „Modell anpassen“ tun, für die gesamte Übung auf dieser Plattform bleiben können und sogar berechnete Konfidenzintervalle (blaue gestrichelte Linien) um Ihre Vorhersagelinie herum sehen, indem Sie den Profiler aus dem roten Dreiecksmenü verwenden.Sie können auch mit Ihrer linearen Anpassung in der Fit Model-Plattform (multiple lineare Regression usw.) ausgefallener werden, da Ihre Vorhersage der Koordinaten am Ziel nur so gut ist wie die Anpassung Ihrer Linie.Aber wieder können wir sehen, dass wir immer noch eine Zeit von 14,5 prognostizieren würden, um den Output von 50 zu erreichen.
Die letzte Überlegung könnte darin bestehen, ein Zeitreihenmodell zu verwenden, wenn Sie der Meinung sind, dass es Zeitverzögerungen oder Saisonabhängigkeiten bei der Anpassung Ihrer Linien gibt.Auch hier können Sie direkt von der Plattform aus eine visuelle Vorhersage treffen und die Vorhersageformel für Graph – Profiling – Erwünschtheit speichern.
Wird auch die Modelldatei anhängen, die wir mit Skripten verwendet haben.Hoffe das hilft!
Scott
