Webコンテンツ提案リクエスト - シミュレーションデータの分析こんにちは！お客様からウェビナーの推薦を求めました。 彼は、プロファイラーを構築し、要因に物理的な不確実性を取り入れてから、Simulate and Variable Importanceツールを使用してデータを探索したいという第一原理シミュレーションのデータを持っている状況にあります。
それはかなり簡単なワークフローのように思えます - しかし、それを実証するホワイトペーパーやビデオコンテンツを見つけることができません。
誰もが法案に合うかもしれない何かを持っていますか？
ありがとうございます。
M
再：Webコンテンツの提案要求 - シミュレーションデータの分析こんにちは @MikeD_Anderson 、
私が質問を正しく理解すれば、彼らは回答のための公式を必要としそれを列として追加するだけでしょう。すべてのXも列として追加する必要があります。 それからそれらは2つの列だけを必要とします：1）すべてのXの最小値2）すべてのXの最大値。
例はこのようなものです（家に帰る時間）。
これはあなたが探していたものですか？
クリス
再：Webコンテンツの提案要求 - シミュレーションデータの分析 @chris_kirchberg - 正しい考え - このようなことを設定するためのウェビナーを知っていますか。
再：Webコンテンツの提案要求 - シミュレーションデータの分析私の頭の上から考えることができるものはありません。 Graphing DataやBeyond Excelワークショップでライブイベントを行うときには、この例を使用していました。
再：Webコンテンツの提案要求 - シミュレーションデータの分析こんにちはマイク、
私があなたを正しく理解しているならば、私は以前の人生でこのように働いていました。 来週家に戻ったときに話し合ってうれしい。 基本的にシミュレーションデータは決定論的ですが、偏りがあります。 これはActual vs. vs. ガウス過程で予測されるジャックナイフ それは私がそれを健全にすることよりも複雑ですが、それは始めるのに良い場所です。 私が見つけたことの1つは、NNモデルは通常非常に非線形であるため、通常これらのタイプのシミュレーションに向いていることです。
以上がモデリングのステップです。 あなたは「シミュレーション実験」のために使われる第一原理方程式と入力に基づく空間充填設計を使うことから始めたいと思うでしょう。 これらの「実験」からのこの結果は、あなたの近似/代理モデルを構築するために使われます。 スペースフィリングデザインのラン数の経験則は、入力数の10倍です。 JMP ProはFFF - 高速充填の柔軟な設計をしており、これは標準的な空間充填設計よりも優れており、制約をかなりうまく処理します。
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ベスト、
ビル
