215815_it-IT

liliconcom

Fattori nel simulatore utilizzando le variabili per la simulazione Monte Carlo

Ciao,

Mi chiedo di effettuare la simulazione di monte carlo utilizzando le dimensioni multiple elencate nella tabella dei dati (dt0), le N righe di dt0 sono dinamiche in base agli input e ai requisiti dell'utente.

La mia domanda è come utilizzare la routine appropriata per aggiungere quelle dimensioni nei fattori del simulatore?

Ho provato a utilizzare la funzione "Sostituisci, analizza" per farlo funzionare. Ma funziona solo quando tutte quelle dimensioni sono elencate in Factors().

Ecco i miei script:

Eval(
 Substitute(
   Expr(
    myanalysis = dt << Profiler(
     Y( :Name( "TA Target" ) ),
     Profiler(
      1,
      Simulator(
       1,
       Factors( Dim A, Dim B, Dim C, Dim D, Dim E, Dim F, ),
       Responses( Name( "TA Target" ) << No Noise ),
       Resimulate
      )
     ),

    )
   ),
  Expr( Dim A ), Parse( "Dim A<< Random( Normal( 1, 0.01 ) )" ),
  Expr( Dim B ), Parse( "Dim B<< Random( Normal( 1, 0.01 ) )" ),
  Expr( Dim C ), Parse( "Dim C<< Random( Normal( 1, 0.01 ) )" ),
  Expr( Dim D ), Parse( "Dim D<< Random( Normal( 1, 0.01 ) )" ),
  Expr( Dim E ), Parse( "Dim E<< Random( Normal( 1, 0.01 ) )" ),
  Expr( Dim F ), Parse( "Dim F<< Random( Normal( 1, 0.01 ) )" ),

 )
);

Ri: Fattori nel simulatore utilizzando le variabili per la simulazione Monte Carlo

Grazie, Ian!

Forse questo è il metodo più promettente e fattibile aggiungendo molte variabili nell'elenco delle funzioni per ottenere la simulazione Monte Carlo tramite script basati sulla versione corrente di JMP.

Ri: Fattori nel simulatore utilizzando le variabili per la simulazione Monte Carlo

Sì, mostrare il rapporto due volte era solo per dimostrare che la funzione funziona.

Puoi semplicemente basarti sul modello di codifica sopra ('SubstituteInto()' può fare qualsiasi numero di sostituzioni). L'analisi generata non è significativa, ma il codice seguente è un esempio. L'"espressione modello" è stata creata da JMP (con alcune modifiche successive):

 

NamesDefaultToHere(1);

dt = Open("$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp");

// Define a JSL function
doSimulator = 
function({x1Var, x2Var, yVar}, {Default Local},
 // Template expression
 myFit = Expr(
   fm = dt << Fit Model(
    Y( yTBD ),
    Effects( x1TBD, x2TBD ),
    Personality( "Standard Least Squares" ),
    Emphasis( "Effect Leverage" ),
    Run(
     Profiler(
      1,
      Simulator(
       1,
       Factors( 
        x1TBD << Random( Normal( 290, 50 ) ),
        x2TBD << Random( Normal( 460, 50 ) )          
        ),
       Responses( yTBD << No Noise ),
       Resimulate
      )
     )
    )
   )
  );
 // Bake in the variablee passed to the function
 SubstituteInto(myFit, 
     Expr(x1TBD), NameExpr(x1Var),
     Expr(x2TBD), NameExpr(x2Var),
     Expr(yTBD), NameExpr(yVar)
     );
 // Do the fit
 myFit;
 // Return the reference to the fit Model object
 fm;
 );

// Try out the function . . .
f = doSimulator(Column(dt, "PNP1"), Column(dt, "PNP2"), Column(dt, "NPN1"));

Ri: Fattori nel simulatore utilizzando le variabili per la simulazione Monte Carlo

Grazie mille, Ian!

Sembra che la funzione funzioni. Tuttavia, con gli script seguendo i tuoi consigli, verranno generati più profiler con un solo fattore visualizzato in ciascun profiler. Mi chiedo come visualizzare tutti i fattori in un report di Profiler. Hai qualche commento? Apprezzalo.

 

Ecco i miei script rivisti:

doSimulator=Function(
  {xVar, MeanVar, SigmaVar}, {Default Local},
  myFP=Expr(
   myProfiler=dt<<PROFILER></PROFILER>

Ri: Fattori nel simulatore utilizzando le variabili per la simulazione Monte Carlo

Forse questo codice potrebbe indirizzarti nella giusta direzione:

NamesDefaultToHere(1);

dt = Open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");

// Define a JSL function
doSimulator = 
function({xVar, yVar}, {Default Local},
 // Template expression
 myFit = Expr(
   fm = dt << Fit Model(
    Y( yTBD ),
    Effects( xTBD ),
    Personality( "Standard Least Squares" ),
    Emphasis( "Effect Leverage" ),
    Run(
     Profiler(
      1,
      Simulator(
       1,
       Factors( xTBD << Random( Normal( 80, 10 ) ) ),
       Responses( yTBD << No Noise ),
       Resimulate
      )
     )
    )
   )
  );
 // Bake in the variablee passed to the function
 SubstituteInto(myFit, Expr(xTBD), NameExpr(xVar), Expr(yTBD), NameExpr(yVar));
 // Do the fit
 myFit;
 // Return the reference to the fit Model object
 fm;
 );

// Try out the function . . .
fhw = doSimulator(Column(dt, "height"), Column(dt, "weight"));
fwh = doSimulator(Column(dt, "weight"), Column(dt, "height"));