Determinazione del tempo di ritardo tra le variabili utilizzando JMP<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ciao,
Ho diverse variabili (Y1, Y2) distanziate uniformemente nel tempo (X). Sospetto che ci sia un tempo di ritardo tra le due risposte Y1 e Y2 in base al processo coinvolto e vorrei stimare di quanto devo spostare i dati (ovvero qual è il tempo di ritardo) in modo da confrontare Y1 e Y2 al momento stesso numero di riga?
Ho provato a utilizzare la funzione di autocorrelazione per determinare la periodicità in ciascuna variabile Y1 e Y2 per estrarre queste informazioni, ma non sono andato molto lontano.
Qualcuno può fornire qualche suggerimento?
Grazie
Anoop
Ri: Determinazione del tempo di ritardo tra le variabili utilizzando JMPCIAO @Daniel_Valente ,
Penso di aver trovato una soluzione alternativa in cui posso almeno testare la correlazione incrociata tra i dati di controllo qualità e i dati di produzione. Dopo aver unito le tabelle, avrò più voci ripetute dei dati QC (poiché i dati di produzione vengono raccolti ogni 15 minuti). Utilizzando una colonna Row() come input X, Time ID e i dati QC come Y e i dati di produzione come X, posso generare una tabella di correlazione incrociata dei dati QC con i dati di produzione. L'unica cosa che devo tenere a mente è che ci sarà una certa correlazione dovuta al fatto che per diversi eventi temporali diversi per la produzione, avrò più voci identiche per i dati QC. Ciò si traduce in una struttura periodica della correlazione incrociata, ma è tutto dovuto al modo in cui la tabella dati deve essere unita.
Se altri hanno feedback o pensieri su questo per migliorare, lo apprezzerei.
Grazie!,
DS
Ri: Determinazione del tempo di ritardo tra le variabili utilizzando JMPCIAO @Daniel_Valente ,
Grazie per la bellissima spiegazione su come eseguire un'autocorrelazione.
Sto riscontrando un problema correlato, ma un po' più complesso rispetto al post originale.
Il problema che ho è cercare di trovare il giusto intervallo di tempo tra i dati di controllo qualità raccolti ogni giorno, 4 ore al giorno, e i dati di produzione raccolti su una scala temporale diversa. In questo momento, sto esaminando i dati di produzione raccolti ogni 15 minuti (si tratta di cose come velocità della pompa, velocità del nastro, temperatura del forno, ecc.). I dati di controllo qualità e produzione provengono da fonti diverse, quindi devo unirli. Lo faccio, ma poi ottengo più voci uguali ogni volta dalla produzione.
Per esempio,
E così via. I dati QC potrebbero essere qualcosa del genere e potrebbero essere raccolti ogni 4 ore circa:
Il problema è che quando unisco le tabelle di dati, mi ritrovo con più voci identiche per Y1 per ogni punto temporale nella X finché non cambia l'ora. La tabella dati unita sarà simile a questa:
Il problema è quando provo a eseguire l'analisi delle serie temporali. JMP si lamenta con quanto segue:
Il che è vero, ci sono valori duplicati poiché si tratta di misurazioni QC del prodotto e di dati di produzione, quindi ci si aspetterebbe di avere valori duplicati. Inoltre, a causa del modo in cui i dati QC vengono uniti ai dati di produzione, sono presenti voci QC ripetute ogni 15 minuti di output dei dati di produzione fino alla voce successiva per i dati QC.
Esiste un modo per eseguire una correlazione incrociata con questo tipo di dati per scoprire quale ritardo è necessario per abbinare i dati di produzione con i dati di controllo qualità?
Qualsiasi suggerimento è benvenuto.
Grazie!,
DS
Ri: Determinazione del tempo di ritardo tra le variabili utilizzando JMPCiao, Anoop...
Forse questo potrebbe aiutarti a risolvere il tuo problema. Ecco un semplice esempio in cui abbiamo due segnali periodici, uno con un ritardo di 5 campioni:
Se lanciamo la piattaforma Time Series con la Serie 1 come Y, la Serie 2 come Input List e l'Ora come X, Time ID come questo (come suggerito da Jeff):
Possiamo eseguire una correlazione incrociata sui segnali, selezionandolo da sotto il triangolo rosso:
Ciò creerà i nostri grafici di correlazione incrociata per la serie di output - Serie 1. Se faccio clic con il pulsante destro del mouse sul grafico, posso selezionare "Crea tabella dati":
Vedo che la correlazione incrociata massima è di 5 campioni, che sembra essere la quantità di ritardo del secondo segnale. Se traccio questi dati nel Costruttore di grafici, posso anche visualizzare questo ritardo come il massimo della correlazione incrociata.
Quindi concluderei che il mio delta tra i due segnali è di 5 campioni. Da lì vorrei ritardare la mia serie da 2 a 5 campioni in modo da poter eseguire analisi successive. Questo è un esempio molto semplice, ma prova questo flusso di lavoro con i tuoi dati e guarda come funziona.
Ri: Determinazione del tempo di ritardo tra le variabili utilizzando JMPCiao Jeff,
La ringrazio molto per la risposta.
Hai ragione riguardo alla forma dei dati. Ciò che voglio fare, però, è determinare di quanto tempo dovrei spostare Y2 (diciamo, di 4 unità di tempo) in modo che Y1 e la nuova variabile Y2 spostata nel tempo possano essere analizzate insieme come una coppia, ovvero Y1(t) e Y2(t+delta) sono ora sulle stesse righe e posso quindi eseguire correlazioni, partizioni ecc. Credo che Y2 verrà ritardato da Y1 a causa del tempo impiegato per il processo di qualsiasi evento e voglio scoprire cosa dovrebbe essere "delta". Un esempio potrebbe essere una variazione della concentrazione chimica che viaggia attraverso un grande volume del serbatoio per arrivare da dove viene misurato Y1 a dove viene misurato Y2.
Ho utilizzato la piattaforma Time Series come da te suggerito e vorrei sapere come analizzare i risultati. Ho provato il modello ARIMA ma non so davvero come usarlo, ad esempio cosa specificare per i valori (pdq) ecc. Non sono nemmeno sicuro che questo sia l'approccio giusto per ottenere la risposta ("delta") che sto cercando.
Qualsiasi aiuto sarà molto apprezzato.
Grazie
Anoop
Ri: Determinazione del tempo di ritardo tra le variabili utilizzando JMPCiao Anoop,
Non sono sicuro di capirti completamente.
Allora, i tuoi dati sono così?
| Tempo (x) | Y1 | Y2 |
|---|
1 | .23 | .56 |
| 2 | .3 | .45 |
| 3 | .21 | .35 |
| 4 | .3 | .34 |
E vuoi modellare Y2 in funzione del Tempo e Y1?
In tal caso, puoi utilizzare la piattaforma Time Series e utilizzare Y2 come serie temporale, Y1 come elenco di input e Time come ID temporale.
Se ho capito male, ti preghiamo di darci qualche dettaglio in più in modo che possiamo comprendere più chiaramente la tua domanda.
Grazie!
-Jeff
