Comment trouver le dénominateur commun (échec) parmi les versions avec différentes parties?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Salut,
J'ai un grand tableau de données contenant "builds" qui sont composés de 10 "parties" différentes. De nombreuses pièces se trouvent dans plusieurs versions. Chaque génération est représentée par un nombre et indique si la génération a réussi ou non un test. Chaque partie est représentée par un numéro unique.
Existe-t-il un moyen d'utiliser jmp pour déterminer statistiquement quelle "partie" a une forte probabilité d'être la raison de l'échec des générations? Merci d'avance
Re: Comment trouver le dénominateur commun (échec) parmi les builds avec différentes parties?Je suggérerais également d'utiliser Analyse> Modélisation> Partition pour trouver les prédicteurs les plus probables. Ce type de modèle est très robuste et devrait trouver les effets importants s’ils existent.
Re: Comment trouver le dénominateur commun (échec) parmi les builds avec différentes parties?Salut jackprada,
JMP Fit Model sous la plateforme Analyze est un excellent point de départ. Utilisez vos critères de réussite / d’échec comme variable "Y", ce qui vous donnera un ajustement logistique nominal. Votre "X (s)" serait soit votre construction, soit vos pièces, en fonction de la configuration de votre table de données.
Selon votre description, vous devrez probablement exécuter plusieurs fois l'ajustement des différentes versions. Enregistrement des formules de probabilité de chaque modèle ajusté au fur et à mesure. Vous pouvez ensuite créer un profileur de prédiction combiné qui vous permettra éventuellement de déterminer la "pièce" coupable de vos générations ayant échoué. La partie délicate consiste à s'assurer que vous sélectionnez Développer les formules intermédiaires lorsque vous créez votre profileur. Si vous ne le faites pas, les choses vont probablement paraître très compliquées.
Serait-il possible de fournir un exemple de table de données? Assurez-vous d'anonymiser vos données autant que possible. Nous pouvons l'essayer et le renvoyer avec des résultats.
