古い実験データに基づいて予測モデルを作成するにはどうすればよいですか?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />JMP ソフトウェア (バージョン 11.2.0) は初めてです。
予測モデルについて質問があります。 JMP を導入する前に、以下に示す 2 つの実験を実行しました。 ISOD は応答であり、温度とエージング時間は両方とも連続的です。 これら 2 つのテーブルを使用して、温度範囲 100 ～ 180、エージング時間 1 ～ 20 での ISOD 歩留まりの予測モデルを一緒に作成できますか? たとえば、ISOD は 150 C で 15 日間のエージング時間でどのくらいになるでしょうか? 私にはそれができませんでした。 DOE を使用して予測モデル用の行列を作成できることはわかっていますが、そのためにはもう一度実験を行う必要があります。
実験1
| 温度(℃) | エージング時間 (日) | ISOD |
| 100 | 2 | 14 |
| 140 | 2 | 79 |
| 180 | 2 | 67 |
実験2
| 温度(℃) | エージング時間 (日) | ISOD |
| 100 | 1 | 0.3 |
| 100 | 10 | 75 |
| 100 | 20 | 99 |
ご多用のところ、よろしくお願いいたします。
Re: 古い実験データに基づいて予測モデルを作成するにはどうすればよいですか?さらにいくつかのアイデア:
まったく新しい設計の実験を作成したり、同じ実験の実行を繰り返したりする代わりに、「拡張」機能を使用して現在のデータに実験を追加できます。 現在のデータテーブルを開いた状態で、 DOE > 設計の拡張メニューバーから。 Y として ISOD を入力し、X として他の 2 つの変数を入力します。[拡張設計] ウィンドウで、[拡張] ボタンをクリックします。 予測 (相互作用と曲率効果) に役立つ標準モデルについては、[RSM] ボタンをクリックします。 新しく設計された実験は、6 回の実験実行と、完了するためのさらにいくつかの実行で構成されます。
100 を超える予測値に関しては、応答データに対して Logitpct 変換を実行できます。 応答を変換する前に、応答の性質について詳しく知りたいと思いますが、これにより、モデルの予測が 0 ～ 100 の間に収まることが保証されます。 モデル ダイアログで、Y ロールに ISOD を配置し、それをクリックして選択し、Transform の赤い三角形をクリックして LogitPct を選択します。
ハワード
Re: 古い実験データに基づいて予測モデルを作成するにはどうすればよいですか?元の実験は OFAT のように見えます。一度に 1 要素ずつ変化する実験です。これは情報を生成するのにあまり効率的な方法ではありません。
Lou Valente と smoore2 が推奨しているように、計画された実験を実行することを検討してもよいでしょう。より正確な予測モデルを形成するために必要なのは、「より多くのデータ ポイント」だけではありません。
Re: 古い実験データに基づいて予測モデルを作成するにはどうすればよいですか?こんにちは、smoore2 さん
あなたが正しいです。 予測モデルの誤差が大きすぎて役に立たない可能性があります。 より正確な予測モデルを作成するには、より多くのデータ ポイントが必要です... 。
Re: 古い実験データに基づいて予測モデルを作成するにはどうすればよいですか?ありがとう、ルー。
本当に感謝しています。 あなたがやったことはわかりました。 T とエージング時間を係数に追加し、標準の最小二乗/最小レポートを実行しただけです。 報告書に関してさらに 3 つの質問があります。
1. あるチュートリアル ビデオを見たところ、Prob >F は経験則として 0.01 未満であるべきだと述べています。 私の場合は 0.0938 と表示されます。 この値を減らすには、「モデルの適合」ウィンドウで「モデル効果」と「次数」をいじってみますか?
2. 私の応答 ISOD はパーセンテージであり、0 ～ 100 の範囲である必要があります。 150℃、15日の予測プロファイルで、ISODが120％を100％と理解しているのですが、予測が100を超えないように設定する方法はありますか？
3. この予測モデルによると、100℃、20 日で ISOD = 106 になります。 実際のデータではその条件で ISOD = 99 になっています。 精製する方法はありますか？
Re: 古い実験データに基づいて予測モデルを作成するにはどうすればよいですか?うわぁ！！！
実験空間の外で結果を予測することには非常に疑問があります。150 度以上のデータ ポイントは 1 つだけです。 C後、2日間だけ熟成させます。また、15 日以上経過したデータ ポイントが 1 つだけあり、その温度は 100 度のみです。 C.したがって、150 ℃で 15 日間の熟成を予測するのは非常に危険です。私のアドバイス: 信頼性/正確性を持って予測できるパラメータを中心に設計された実験をさらに実行してください。
Re: 古い実験データに基づいて予測モデルを作成するにはどうすればよいですか?データのコンテキストを理解していれば、必要な操作を行うことができます。 これは偶然のデータであり、相互作用に関する追加情報を提供する、制御された計画実験から得られたデータではありません。
