<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo alle,
Ich bin neu in JMP und lese nur einige Tutorial-Dokumente zu DOE. Meine Frage ist, wie ich meine bisherigen Daten in JMP DOE-Modellierung verwenden kann. Ich führe mein Experiment aus, das von 6 Variablen abhängt. Ich führe jedes variable Experiment separat aus. Bisher habe ich 4 Variablen getestet. Und jetzt habe ich diese JMP-Software. Kann ich meine Daten aus 4 variablen Experimenten eingeben und Vorhersagemodelle ausführen? Wenn ich dem DOE-Tutorial folge und DOE-Matrix für 4 Variablen erstellt habe, ergeben sich unterschiedliche Testparameter. Daher weiß ich nicht, wie ich meine aktuellen Daten in die JMP-Modellierung integrieren kann.
Wenn mir jemand einen Link oder Anregungen geben kann, wäre ich dankbar.
Sushiz: Im Allgemeinen können Sie aus den wenigen Informationen, die Sie zur Verfügung gestellt haben, eine beliebige Anzahl von Modellierungsmethoden verwenden, die in JMP oder JMP Pro integriert sind. Was Sie getan haben, ist das, was Sie als "Zufallsdaten" bezeichnen, und nicht einem systematischeren DOE-Ansatz. Die Realität ist, dass dies jeden Tag in Industrie, Gesellschaft, Gesundheitswesen, Regierung usw. geschieht. Wenn sich Prozesse als Natur- oder Menschendikt entwickeln, ohne Rücksicht auf die wünschenswerten Eigenschaften eines DOE-basierten Ansatzes zur Datenerfassung.
Es gibt eine Vielzahl von Modellierungsmethoden, die in diesem Zusammenhang verwendet werden können. Diese Art der Modellierung ist der beste Punkt von JMP Pro. Modellierungsmethoden in JMP Pro, wie z. B. das Sammeln von auf der Bestrafung basierenden Methoden auf der Generalized Regression-Plattform, können sehr hilfreich sein. Oder mit der Partial Least Squares-Plattform? Ein weiterer Vorschlag besteht darin, eine beliebige Anzahl von Building Better Models oder JMP On Demand-Webcasts unter dieser URL anzuschauen:
On-Demand-Webcasts | JMP
Übrigens ... wenn möglich, empfehle ich auch, einen DOE-basierten Ansatz für Ihr NEXT-Projekt zu verwenden. Alles in allem macht es die Analyse und, was noch wichtiger ist, die praktische Entscheidungsfindung viel effizienter und in der Regel mit weit weniger Risiko.
