비선형 경로 파라 메트릭 성능 저하 분석을 실행하려고 준비 중입니다.
나는 하나의 매개 변수 n을 가지고 있는데, 나는 그것을 글로벌하게 맞추기를 원하지만 또 다른 매개 변수 b0는 시스템 ID에 맞추기를 원한다.
그래서 나는이 두 번째 부분을 원한다.
하지만 첫 번째 매개 변수 인 b0는 다음과 같이 적합합니다.
내가 이상적으로 할 수있는 것을 조롱했다.
여기서 파라미터 b0는 DUT에 의해 인덱싱되지만 파라미터 n은 인덱싱되지 않습니다.
여기있는 어떤 도움도 크게 감사 할 것입니다.
좋은 생각 ... 안타깝게도 맞는 데이터 중 일부는 음수 값을 포함합니다.
나는 실제로 알아 냈지만, 내가해야 할 일은 b0과 n 전역 매개 변수에 대한 스크립트를 시스템 ID별로 b0과 n FIT가있는 스크립트와 비교하는 것입니다. 그런 다음 두 개의 스크립트를 결합 해 보았습니다 ... 그리고 효과가있었습니다! (아래 참조)
빨간색은 내가 바꾼 곳이야. 먼저 [DUT] 인덱스를 n에서 제거한 다음 목록을 축소하여 b0의 가치가있는 8 개의 DUT와 n의 단일 인스턴스 만 채 웁니다.
하락(
Y (: shift), 시간 (: 기간), 라벨 (: DUT), 상단 사양 제한 (20), 사양 하한 (-20),
적용 (반복 측정 저하), 데이터 마커 (1), 피팅 된 선 표시 (0), 사양 제한 표시 (1),
중간 곡선보기 (0), 범례 표시 (0), 탭 목록 없음 (0), 상단 사양 제한 설정 (20), 사양 하한 설정 (-20), 검열 시간 설정 (. ),
잔여 플롯 표시 (1), 역 예측 계획 (Inverse Forecast Plot) (1), 역 예측 간격 (간격 없음), 역 예측 Alpha (0.05),
경로 사양 (
단순 선형 (
사용자 정의 X 축척 추가 (
{{ "선형", 함수 ({x}, x), 함수 ({x}, x)}} ),
사용자 Y 축척 추가 ( {{ "선형", 함수 ({x}, x), 함수 ({x}, x)}} ),
경사 (다른), 요격 (다른), X 스케일 ( "선형")을 선택하고, Y 스케일 선택 ( "선형") ),
비선형 경로 ( 수식 추가 (
수식 이름 ( "ShiftModel"), 공식(
매개 변수 ( {b0 = 1, n = 0.6},
기간 ^ 엔 * b0 [DUT] ) ),
초기 값 ( [ 0.009, 0.017, 0.026, 0.007, 0.015, 0.025, 0.019, 0.008, 0.600 ] ),
보다 낮은( [ -0.016, -0.009, -0.002, -0.017, -0.011, -0.004, -0.008, -0.015, -12.797 ] ),
높은( [ 0.035, 0.043, 0.054, 0.033, 0.041, 0.054, 0.047, 0.032, 13.998 ] ),
피팅 방법 (QuasiNewton BFGS),
결정된( [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ] ) ),
수식 선택 ( "ShiftModel") ) ),
비선형 경로 (1), 평균 경로 (1),
SendToReport ( 급파( { "오버레이", "모델 사양"}, "ShiftModel", TextEditBox, {고정 크기 (1, 102, 16)} ) ) )
첫 번째 진술과 비선형 성능 저하 경로 그림을 이해합니다. 두 번째 예를 이해하지 못 하겠지만 괜찮습니다.
로그 변환을 사용하면 어떨까요? 그런 다음 모델 : Duration ^ n * b0 (DUT)는 log (b0 (DUT)) + n * Log (Duration)와 같이 선형이됩니다. 선형 경로에 대해 다른 절편과 일반적인 경사 옵션을 사용하십시오. 원하는 경우 다시 변환하십시오.
