Demande de suggestion de contenu Web - Analyse de données simuléesSalut! J'ai reçu une demande d'un client pour une recommandation de webinaire. Il est dans une situation où il dispose de données issues d'une simulation de principes premiers, il souhaite créer un profileur, créer des incertitudes physiques dans les facteurs, puis utiliser les outils Simuler et Importance variable pour explorer les données.
Cela semble être un flux de travail assez simple, mais je ne trouve aucun livre blanc ni contenu vidéo le démontrant.
Quelqu'un at-il quelque chose qui pourrait correspondre à la facture?
Merci!
M
Objet: Demande de suggestion de contenu Web - Analyse de données simuléessalut @ MikeD_Anderson ,
Si je comprends bien la question, ils n'auront besoin que d'une formule pour la réponse et l'ajouter sous forme de colonne. Tous les X devraient également être ajoutés sous forme de colonnes. Ensuite, ils n'ont besoin que de deux rangées: 1) Min de tous les X 2) Max de tous les X.
L’exemple ressemble à celui-ci (il est temps de rentrer à la maison).
Est ce que c'est ce que vous recherchiez?
Chris
Objet: Demande de suggestion de contenu Web - Analyse de données simulées @chris_kirchberg - bonne idée - connaissez-vous des webinaires pour mettre en place ce genre de chose?
Objet: Demande de suggestion de contenu Web - Analyse de données simuléesAucune que je puisse penser de façon spontanée. Nous avions l'habitude d'utiliser cet exemple lorsque vous réalisiez des événements en direct pour Graphing Data ou l'atelier Beyond Excel.
Objet: Demande de suggestion de contenu Web - Analyse de données simuléesSalut Mike,
Si je vous ai bien compris, j’ai travaillé comme cela dans une vie antérieure. Heureux de discuter quand je rentre à la maison la semaine prochaine. Fondamentalement, les données de simulation sont déterministes, mais il existe un biais. Vous pouvez voir que dans réel vs Jackknifed Prédit dans le processus Gaussien. C'est plus compliqué que de le faire paraître, mais c'est un bon point de départ. Une chose que j’ai trouvée cependant est que les modèles NN sont généralement meilleurs pour ces types de simulations car ils sont généralement très non linéaires.
Ci-dessus, l'étape de modélisation. Vous voudriez commencer par utiliser une conception de remplissage d'espace basée sur les premiers équations et entrées de principes utilisées pour les "expériences de simulation". Les résultats de ces "expériences" sont ensuite utilisés pour construire votre modèle d'approximation / de substitution. La règle générale pour le nombre de passages dans la conception de remplissage d'espace est 10X le nombre d'entrées. JMP Pro présente une conception flexible FFF - remplissage rapide qui est généralement meilleure que les conceptions de remplissage d'espace standard et qui gère également assez bien les contraintes.
Faites le moi savoir.
Meilleur,
Facture
