予測プロファイラーの目に見えない線こんにちは皆さん。 私は SAS JMP を初めて使用しており、モデルをデータに適合させ、予測プロファイラーを使用して感度分析を行おうとしています。 SAS JMP13を使用しています。 最初は MS Excel からのデータのインポートとモデルの適合にいくつか問題がありましたが、列のプロパティでデータ型とモデリングの種類を変更する必要があることがわかりました。 2 つのタイプに対してそれぞれ [数値] と [連続] を選択しました (おそらくこれに問題があるのかもしれませんが、わかりません)。 モデルを当てはめると、モデルは「SingularityDetails」というセクションを作成しますが、これはそこにあるとは予想していませんでした。 最後に、次の図からわかるように、予測プロファイラーのモデル ラインは表示されません (ファイルを 1 つしかアップロードできなかったので、データセットをコミュニティ Web サイトにアップロードしました)。
私はただ、より基本的なレベルで自分が何をしているのかを理解するために、この件に関して専門家の意見を聞きたかっただけです。 参考までに私のデータセットを含めます。 解決策にその他の詳細が必要な場合はお知らせください。 事前にご協力いただき、誠にありがとうございます。 すてきな一日を!
Re: 予測プロファイラーの目に見えない線実験の計画と分析の実践は簡単ではありません。 「手作業で」デザインを構築することは、最も単純な場合にのみ成功します。 単純なケースからのわずかな逸脱は、「直感的なデザイン」ではうまく機能しないことがよくあります。 JMP カスタム デザインは優れたツールですが、それを最大限に活用するには、デザインの原則を理解する必要があります。
通常、教科書やこのコースの授業に参加して学習することが必要であり、価値があります。 その間、あなたは見るかもしれませんヘルプ>本>実験計画法そしてヘルプ>本>線形モデルのフィッティング重要な背景知識を得るために。
Re: 予測プロファイラーの目に見えない線予測応答プロットによる残差に示されたパターンは、回帰分析と線形モデルの基本的な仮定の 1 つに対する極端な違反を示しています。 この分析から得られた適合モデルは使用しません。
はい、変換は応答変数に適用されます。 自然対数は Box-Cox 変換プロファイルのプロファイルによって示されますが、任意のベースに対数を使用しても同様に機能します。
Re: 予測プロファイラーの目に見えない線残念ながら、私は JMP の経験がないため、JMP を使用して実験を設計しませんでした。 最初は非常に単純なデザインを手作業で実行しました。 JMP で DOE を実行することを検討します。次回はより良い DOE ができることを願っています。 貴重なご意見をありがとうございました!Re: 予測プロファイラーの目に見えない線外れ値のように見える値は、基本的には極端な値であり、必ずしも問題があるわけではありません。 プロセス条件から、それらはある程度予想されていると言えます。 私はこれまで対数変換アプローチを検討したことがありませんでした。主に統計の経験がないためだと思います。 対数変換アプローチとは、たとえば k 値の対数を取得し、モデルのフィッティングを再実行することを意味しますか?Re: 予測プロファイラーの目に見えない線Jim の分析では、非常に大きな外れ値である 2 つの実行が示されています。 この動作を説明できますか? それは単に当てはめられたモデルの偏りだと思いますか?
Jim の分析は、応答データに対数変換を適用すると回帰分析に大きなメリットがあることも示しています。 この点を考慮したことがありますか? この変革が役に立つと思いますか?
Re: 予測プロファイラーの目に見えない線実験はどのように設計しましたか? JMP のカスタム設計プラットフォームは、モデル仕様に入力したすべての項のパラメーターの推定を保証する設計を生成します。 選択した計画のデータでサポートされていない項を後でモデルに追加しない限り、特異点の詳細は表示されません。
Re: 予測プロファイラーの目に見えない線早速のお返事、誠にありがとうございます。 完全階乗モデルまたは次数階乗モデルを実行しようとすると、この問題が発生することに気付きました。 そうすることでパラメータ間の相互作用を取得しようとしていました。
スクリプトをデータテーブルに保存できたと思います。 問題の解決に役立つ情報を追加できる場合はお知らせください。
Re: 予測プロファイラーの目に見えない線空のプロファイラーを取得できません。JMP 13 または JMP 14 で次のモデルを実行すると:

次の出力が得られます。

実行中の分析からのスクリプトをデータ テーブルに保存し、そのテーブルに埋め込みスクリプトを添付するか、応答に JSL を含めることができれば、問題の特定に役立つ可能性があります。