LITHIUM.OoyalaPlayer.addVideo('https:\/\/player.ooyala.com\/static\/v4\/production\/', 'lia-vid-FxNGtjaTE6uTDed3UJgQsT1uF824JVq3w1600h900r444', 'FxNGtjaTE6uTDed3UJgQsT1uF824JVq3', {"pcode":"ltbGkyOjMl3V3pZ3Trn6T2z1_rjF","playerBrandingId":"ODI0MmQ3NjNhYWVjODliZTgzY2ZkMDdi","width":"1600px","height":"900px"});(내 비디오에서보기)</DIV><P></P>
<P></P><DIV class="lia-vid-container video-embed-center lia-video-unavailable"><DIV id="lia-vid-s5NWtjaTE6xgJqtTmQsMm0Y5Da-oI5Elw400h300r921" class="lia-video-ooyala-player-container"><DIV class="lia-video-status-message">이 비디오는 현재 처리 중입니다. 몇 분 후에 다시 시도하십시오.</DIV></DIV><A class="video-embed-link" href="
https://community.jmp.com/t5/video/gallerypage/video-id/s5NWtjaTE6xgJqtTmQsMm0Y5Da-oI5El" target="_blank">(내 비디오에서보기)</A></DIV><P></P></LINGO-BODY><LINGO-SUB id="lingo-sub-222239" slang="en-US" mode="NONE">다시 : 예측 프로파일 러</LINGO-SUB><LINGO-BODY id="lingo-body-222239" slang="en-US" mode="NONE"><P>이 스크립트에 정말 만족합니다 (맨 위) <A href="
https://community.jmp.com/t5/user/viewprofilepage/user-id/2026" target="_blank"> julian </A> 그리고 뉴스 와이어를 위해 이것을 생산할 것입니다.   </P>
<P> </P></LINGO-BODY><LINGO-SUB id="lingo-sub-224155" slang="en-US" mode="NONE">다시 : 예측 프로파일 러</LINGO-SUB><LINGO-BODY id="lingo-body-224155" slang="en-US" mode="NONE"><P><A href="
https://community.jmp.com/t5/user/viewprofilepage/user-id/2026" target="_blank"> julian </A> 사용한 RSM Fit 모델을 공유하십시오. Max Desirability에 따라 67.5 경도의 .42 Silica를 복제 할 수 없습니다. . </P>
<P> </P>
<P>모델 맞춤에서는 경도를 반응으로 추가하고 변수 3 개를 선택한 다음 매크로> 반응 표면을 선택했습니다. Std Least Sq 및 Effect Screening. > 달리다</P></LINGO-BODY>
<lingo-sub id="lingo-sub-221042" slang="en-US" mode="UPDATE">예측 프로파일러</lingo-sub>
<lingo-body id="lingo-body-221042" slang="en-US" mode="UPDATE">
<div class="lia-message-template-content-zone">
<p> </p>
<div class="video-embed-center video-embed">
<img class="vidyard-player-embed" data-type="inline" data-uuid="oSq1dVvrPAeYgdc3acEyUa" data-v="4" src="
https://play.vidyard.com/oSq1dVvrPAeYgdc3acEyUa.jpg" style="width: 100%; margin: auto; display: block;">
</div>
<p></p>
<p> </p>
<p>안녕하세요 <a href="
https://community.jmp.com/t5/user/viewprofilepage/user-id/62" target="_blank">
@ryandewitt 님</a> <span style="font-family: inherit;">, 저희 논의를 바탕으로 이 문제를 분석해 보겠습니다. 이 영상은 프로파일러의 4가지 주요 가치 제안을 보여주는 개괄적인 영상으로 만들려고 했습니다. 물론 더 많은 내용을 다룰 수 있지만, 짧은 영상으로는 충분할 것 같습니다. 어떻게 생각하세요?</span></p>
<p>--------------------------</p>
</div>
<div class="lia-message-template-content-zone">
<p>JMP의 예측 프로파일러는 복잡한 통계 모델과 상호 작용하는 데 매우 유용합니다. 이 프로파일러를 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.</p>
<p>- 개별 요소의 설정을 변경하면서 모델에서 예측을 대화형으로 생성합니다.</p>
<p>- 상호작용을 시각화합니다. 즉, 한 요인이 반응에 미치는 영향이 다른 요인의 다양한 수준에서 어떻게 변할 수 있는지와 같습니다.</p>
<p>- 응답 변수에 대해 설정한 목표에 따라 요인에 대한 최적 설정을 찾습니다.</p>
<p>- 지정된 분포를 기반으로 요인과 응답에 대한 응답을 시뮬레이션하여 "가정 분석"을 수행합니다.</p>
<p> </p>
<p>이전에 모델을 수식 열로 저장한 경우 그래프 메뉴에서 바로 예측 프로파일러에 액세스할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 모델 보고서의 빨간색 삼각형에서 예측 프로파일러에 액세스할 수 있습니다. 타이어 트레드 샘플 데이터를 사용하여 Fit Model을 사용하여 여러 요인을 기반으로 "경도" 변수에 대한 반응 표면 모델을 생성했습니다. 예측 프로파일러는 모델의 단면을 보여줍니다. 실리카, 실란, 황의 현재 설정을 기반으로 한 경도 예측값은 왼쪽에 신뢰 구간과 함께 표시됩니다. <span class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-center" image-alt="Screen Shot 2019-08-16 at 11.42.51 AM.png" style="width: 696px;"><span class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="Screen Shot 2019-08-16 at 11.42.51 AM.png" style="width: 696px;"><img src="
https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/18863iA2067D1E5700810E/Screen Shot 2019-08-16 at 11.42.51 AM.png" role="button" title="2019년 8월 16일 오전 11시 42분 51초 스크린샷.png" alt="Screen Shot 2019-08-16 at 11.42.51 AM.png"></span></span></p>
<p> </p>
<p>각 요인의 곡선은 다른 두 요인의 현재 수준에서 반응, 경도, 그리고 각 요인 간의 관계를 보여줍니다. 예를 들어, 실리카를 사용한 그래프를 살펴보면, 실란과 황이 중간 값일 때 경도와 실리카 간의 관계가 곡률을 이루고, 실리카 값이 낮을수록 경도가 높아지는 것으로 보입니다. 빨간색 추적선을 드래그하여 실리카 값을 변경하면 왼쪽 모델의 예측이 변경됩니다. <span class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-center" image-alt="Screen Shot 2019-08-16 at 11.46.13 AM.png" style="width: 316px;"><span class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="Screen Shot 2019-08-16 at 11.46.13 AM.png" style="width: 316px;"><img src="
https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/18864i50CBECE308458685/Screen Shot 2019-08-16 at 11.46.13 AM.png" role="button" title="2019년 8월 16일 오전 11시 46분 13초 스크린샷.png" alt="Screen Shot 2019-08-16 at 11.46.13 AM.png"></span></span></p>
<p> </p>
<p>예측 프로파일러를 사용하면 요인 간의 상호 작용도 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 실란의 농도에 따라 경도와 실리카의 관계가 어떻게 변하는지 살펴보겠습니다. 실란을 낮은 농도와 높은 농도로 드래그하겠지만, 실리카에 따른 경도의 왼쪽 플롯에 집중하세요.</p>
<p> </p>
<p> <span class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-center" image-alt="plot.gif" style="width: 700px;"> <span class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="plot.gif" style="width: 700px;"><img src="
https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/18866i588AE0A7ACE8BA89/plot.gif" role="button" title="plot.gif" alt="plot.gif"></span> </span> </p>
<p> </p>
<p>예측 프로파일러는 이러한 통계적 상호 작용을 파악하는 데 도움이 됩니다. 실란 함량이 낮을수록 실리카 함량이 <strong>높을수록</strong> 경도가 높아집니다. 반면, 실란 함량이 높을수록 실리카 함량이 <strong>낮을수록</strong> 경도가 높아집니다.</p>
<p> </p>
<p>상호작용이 있는 복잡한 모델에서는 최적의 반응을 제공하는 요인 설정을 수동으로 찾는 것이 매우 어려울 수 있습니다. 이 경우, 최적의 반응은 정확히 67.5의 경도(Hardness)를 달성하는 것입니다. 예측 프로파일러(Prediction Profiler)가 최적의 설정을 찾아줍니다. 예측 프로파일러(Prediction Profiler)의 빨간색 삼각형을 선택하고 최적화 및 선호도(Optimization and Desirability)를 선택한 다음 선호도 함수(Desirability Functions)를 선택합니다. 선호도 함수는 프로파일러에 추가되어, 경도 목표인 67.5를 달성하려고 할 때 특정 요인 수준이 얼마나 바람직한지를 보여줍니다.</p>
<p> </p>
<p> <span class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-center" image-alt="Screen Shot 2019-08-16 at 12.00.52 PM.png" style="width: 893px;"> <span class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="Screen Shot 2019-08-16 at 12.00.52 PM.png" style="width: 893px;"><img src="
https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/18867iCCB8843BC6EB0F24/Screen Shot 2019-08-16 at 12.00.52 PM.png" role="button" title="Screen Shot 2019-08-16 at 12.00.52 PM.png" alt="Screen Shot 2019-08-16 at 12.00.52 PM.png"></span> </span> </p>
<p> </p>
<p>JMP가 최적의 요인 설정을 찾도록 하려면 예측 프로파일러 빨간색 삼각형을 선택하고 최적화 및 바람직성을 선택한 다음 바람직성 최대화를 선택합니다.</p>
<p> </p>
<p> <span class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-center" image-alt="Screen Shot 2019-08-16 at 12.02.22 PM.png" style="width: 885px;"> <span class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="Screen Shot 2019-08-16 at 12.02.22 PM.png" style="width: 885px;"><img src="
https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/18868iA94195CC680C815B/Screen Shot 2019-08-16 at 12.02.22 PM.png" role="button" title="Screen Shot 2019-08-16 at 12.02.22 PM.png" alt="Screen Shot 2019-08-16 at 12.02.22 PM.png"></span> </span> </p>
<p> </p>
<p>경도 67.5를 달성하려면 예측 프로파일러에서 찾아낸 요인 설정, 즉 실리카 0.42, 실란 36, 유황 3.1을 사용할 수 있습니다.</p>
<p> </p>
<p>마지막으로, Prediction Profiler는 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 "가정(What-IF)" 분석을 수행할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. Prediction Profiler 빨간색 삼각형을 선택하고 시뮬레이터를 선택하여 시뮬레이션 도구를 활성화합니다. 여기서 각 요인의 값을 완전히 고정할 수 없는 경우 각 요인의 분포를 설정할 수 있으며, "시뮬레이션"을 클릭하면 예상 경도 분포를 확인할 수 있습니다.</p>
<p> <span class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-center" image-alt="Screen Shot 2019-08-16 at 12.07.24 PM.png" style="width: 952px;"> <span class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="Screen Shot 2019-08-16 at 12.07.24 PM.png" style="width: 952px;"><img src="
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<p> </p>
<p> </p>
<p>JMP의 Prediction Profiler는 모델을 이해하는 데 강력한 도구입니다. 자세한 내용은 JMP 도움말에서 Prediction Profiler를 검색하세요.</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p> </p>
<p> </p>
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<a href="
https://community.jmp.com/t5/user/viewprofilepage/user-id/6878" target="_blank">
@제프_퍼킨슨</a>
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<p> </p>
</div>
</div>
</lingo-body>
<LINGO-SUB id="lingo-sub-224157" slang="en-US" mode="NONE">다시 : 예측 프로파일 러</LINGO-SUB><LINGO-BODY id="lingo-body-224157" slang="en-US" mode="NONE"><P><A href="
https://community.jmp.com/t5/user/viewprofilepage/user-id/2026" target="_blank"> julian </A> 수정, 나는 당신이 첨부 표에 스크립트를 포함시키는 것을 보았습니다. <STRONG> 고맙습니다. </STRONG></P>
<P>  </P>
<P>심판. 최소 리포트를 선택합니다. 내 효과 선별 대.</P></LINGO-BODY>
