気流とダストピックアップのモデルこんにちは、
以下のデータがあります
エアフローダストピックアップ
18.1 87,3
18,9 86,8
18,8 86,8
16,5 84,7
Air_flowとDust_pickupの関係を説明できるモデルを作成し、次にこのモデルを使用してDust_pickupを83％にするのに必要なAir_flowを見積もります。
このモデルを作成してその値を予測するには、どのツールが最適ですか？
/ Tahir
再：気流とダストピックアップのモデルいいえ、Prediction Profilerを使用するためにJMP Proは必要ありません。
細部が欠けて申し訳ありません。私はあなたがJMPを知っていると思いましたが、モデリングについて尋ねていました。
横の赤い三角をクリックします最小二乗法に合わせるそして選択因子プロファイリング > プロファイラ 。今すぐ横にある赤い三角形をクリックしてください予測プロファイラーそして、最適性と望ましさ>望ましさ関数を選択します。右側の新しいDesirabilityプロファイルをControlキーを押しながらクリックし、デフォルトの目標を変更最大化する > マッチターゲット 。（今度は望ましさの値の欄はそのままにしておいてください。）low、middle、およびhighをあなたのケースに適したものに変更してください。私は使った（82.75、83、83.25）。今すぐ横にある赤い三角形をクリックします予測プロファイラーもう一度選択最適性と望ましさ > 望ましさを最大にする 。
再：気流とダストピックアップのモデル素早い返信いただきありがとうございますが、どこでPredictionプロファイラーを選択しましたか？JMP 13.1を持っていますか？このバージョンに含まれていますか？それともJMP Proが必要ですか？
再：気流とダストピックアップのモデルデータは、サンプルサイズと、応答と予測の両方の範囲が不十分です。私はあなたの期待を現実的なレベルに設定したいだけです。
4つの観測値を入力し、グラフビルダーでデータを調べました。通常の誤差を仮定し、異常値がないと仮定すると、これは逆放物線のように見えます。解析>フィットモデルを使用して、Air Flowの2次多項式モデルのパラメーターを推定しました。これが結果です。
次に、予測プロファイラーを使用して、ダストピックアップが83になると予測される気流レベルを見つけました。
上記の不備のため、この予測における非常に広い信頼区間に注意してください。この予測は、観測された予測範囲を超えたモデルの大きな外挿です。
