측정 오차 막대<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />모두 안녕!
여기에 퍼즐 러가 있습니다 ... 선형 피팅에 측정 불확실성을 포함시키려는 고객이 있습니다. 즉, 제조 환경에서 측정하는 여러 공구, 공구 A의 불확실성이 +/- 0.01 단위, 공구 B의 불확실성이 +/- 0.05 단위 복제 (동일한 샘플을 여러 번 측정)에 의해 데이터 세트 내의 각 데이터 포인트에 대한 불확실성을 포착하지 못하거나 원시 데이터의 도구 집계로 인해 데이터를 사용할 수 없습니다. 제공된 각 데이터 포인트에 대한 불확실성이있는 데이터 열이 있다고 가정합니다 (예 : 데이터 열, 불확실성 열).
여기 질문이 있습니다. 이 방식으로 제공 될 때 각 변수에 대한 불확실성을 이변 량 또는 적합 모형 플랫폼에 표시하고 불확실성을 분석에 포함시킬 수있는 방법이 있습니까? 범위를 사용하는 Graph Builder가 옵션이 아니라고 가정합니다. 고객은 그 방법이 너무 복잡하다는 것을 알았습니다. 내 직감은 체중을 사용하여 할 수 있어야한다고 말하지만 (더 불확실성 = 체중 감량) 그룹의 생각을 원합니다.
감사!
엠
재 : 측정 오차 막대 chris.kirchberg -나는 하루도 전에 이렇게 했어. 그때 나는 Mathematica (JMP pre-JMP days)를위한 실험 데이터 분석 패키지를 사용하여 그것을했다. 이 질문을 한 고객도 재료 화학자이므로 상황은 실험적인 화학 / 물리적 질문입니다. 나는 또한 이전 질문에이 질문을했지만 다른 역할을하기 전에 어떻게해야하는지 알 수 없었습니다.
phil.kay -시뮬레이션을 생각하지 못했습니다! 멋진 아이디어는 문제의 고객이 소프트웨어를 처음 접하는 것이므로 (<3 개월), 아마도 그를 제안하기에는 약간 복잡합니다. 그러나 나는 그것을 기억해야 할 것입니다 ...
열 속성은 확실히 올바른 방향으로 나아가는 단계입니다. 시그마에는 열 속성이 있지만 SPC 응용 프로그램의 히스토리 시그마에는 더 많은 속성이 있습니다. 지금까지 의견을 바탕으로 내장 된 기능이없는 것처럼 들립니다.
다니엘 이것이 JMP13의 파이프 라인에 들어갈 수있는 것입니까? 실제로 고객 요청이며 많은 응용 프로그램이 필요하고 필요할 것이라고 상상할 수 있습니다.
여기에 3 부분 솔루션을 이미지 할 수 있습니다.
1. 열의 측정 오류에 대해 사용자가 제공 한 오류 막대를 x 및 y로 플롯 할 수 있어야합니다. (제작 환경에서 두 도구의 측정 오류가 동일하지 않을 수 있습니다.) 그것은 일어난다-많이). 플랫폼 대화 상자의 측정 불확실성 필드처럼 보일 수 있습니다.
2. 단일 공구 또는 알 수없는 측정 오류 상황 (기본 오류)에 대한 열 속성으로 측정 오류를 제공하는 기능이 필요합니다.
삼. 계산을 통해 측정 불확실성을 전파해야합니다.
재 : 측정 오차 막대안녕 마이크,
측정 불확실성 문제에 대해 이전에이 작업을 수행했습니다. 불확실성의 전파에 대한 대수적 접근법이 있습니다. 그러나 Monte Carlo 시뮬레이션의 무차별 접근 방식을 사용하는 것이 더 쉽다는 것을 알았습니다. Y 및 X의 불확실성에 따라 시뮬레이션 된 변동성을 사용하여 1000 버전의 데이터를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 그런 다음 각 1000 개의 데이터 세트에 대해 Y = B0 + B1 * X를 맞 춥니 다. 그런 다음 B0 및 B1에 대해 1000 값의 분포를 가지므로 신뢰 구간을 만들 수 있습니다. 약간의 테이블 조작이 필요하지만이 작업을 많이 수행해야하는 경우 항상 스크립팅 할 수 있습니다.
열 속성이되는 것은 불확실한 것으로 이해합니다.
Ian Cox는 Y와 X에서 불확실성을 표시하는 스크립트 솔루션을 가지고 있다고 생각합니다.
필
재 : 측정 오차 막대안녕 마이크,
기본적으로 그들은 측정 오류를 회귀 모델링으로 전파하려고합니다. 나는 이것을 손으로 화학에서 해왔고 그것은 고통스럽게 긴 과정이다. 열 속성이 알려진 변동성 (또는 언급 한 측정 오차, 측정의 알려진 표준 편차로 설정하는 다른 방법)을 포착하기에 좋은 장소라고 생각했을 것입니다. 그러나 열에 대해 이것을 입력하거나 Fit Model 또는 Fit Y by X 내 에서이 표준 오류 / 변형을 전파하지는 않습니다.
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