Vorschlag für einen Webinhaltsvorschlag - Analyse simulierter DatenHallo! Ich habe eine Anfrage von einem Kunden nach einer Webinar-Empfehlung erhalten. Er befindet sich in einer Situation, in der er Daten aus einer First-Principles-Simulation hat. Er möchte einen Profiler erstellen, einige physikalische Unsicherheiten in die Faktoren einbringen und dann die Werkzeuge Simulieren und Variable Importance verwenden, um die Daten zu untersuchen.
Das scheint ein ziemlich direkter Workflow zu sein, aber ich kann keine Whitepapers oder Videoinhalte finden, die dies demonstrieren.
Hat jemand etwas, das zur Rechnung passen könnte?
Vielen Dank!
M
Betreff: Vorschlag für Webinhaltsvorschläge - Analyse simulierter DatenHallo @ MikeD_Anderson .
Wenn ich die Frage richtig verstanden habe, brauchten sie nur eine Formel für die Antwort und fügten sie als Spalte hinzu. Alle Xs müssten auch als Spalten hinzugefügt werden. Dann brauchen sie nur zwei Reihen: 1) Min von allen X 2) Max von allen X.
Beispiel ist wie dieses beigefügt (Zeit nach Hause zu kommen).
Ist es das, wonach Sie gesucht haben?
Chris
Betreff: Vorschlag für Webinhaltsvorschläge - Analyse simulierter Daten @ chris_kirchberg - Richtige Idee - Kennen Sie Webinare, um solche Dinge einzurichten?
Betreff: Vorschlag für Webinhaltsvorschläge - Analyse simulierter DatenKeiner, den ich von Kopf aus denken kann. Dieses Beispiel wurde früher bei Live-Events für Graphing Data oder Beyond Excel Workshop verwendet.
Betreff: Vorschlag für Webinhaltsvorschläge - Analyse simulierter DatenHallo Mike,
Wenn ich Sie richtig verstehe, habe ich in einem früheren Leben so gearbeitet. Gerne besprechen, wenn ich nächste Woche nach Hause komme. Grundsätzlich sind die Simulationsdaten deterministisch, aber es gibt Vorurteile. Das können Sie in Actual vs. Jackknifed Vorausgesagt im Gaußschen Prozess. Es ist komplizierter als ich es klingen lassen würde, aber das ist ein guter Anfang. Ich habe jedoch festgestellt, dass NN-Modelle normalerweise für diese Art von Simulationen besser geeignet sind, da sie in der Regel stark nichtlinear sind.
Oben ist der Modellierungsschritt. Sie möchten mit einem raumfüllenden Design beginnen, das auf den ersten Prinzipgleichungen und Eingaben für die "Simulationsexperimente" basiert. Diese Ergebnisse aus diesen "Experimenten" werden dann verwendet, um Ihr Approximations- / Ersatzmodell zu erstellen. Die Faustregel für die Anzahl der Läufe in der Raumfüllung ist das Zehnfache der Anzahl der Eingaben. JMP Pro verfügt über ein flexibles Design mit FFF - Schnellbefüllung, das in der Regel besser ist als die Standarddesigns für die Raumfüllung und auch Einschränkungen gut beherrscht.
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