カスタムデザインによる結果の評価みなさん、こんにちは！
この件に関するヘルプをお願いします。
最近、5つのパラメーターを使用してJMPでカスタムデザインを作成しました。パラメーターの主効果と非線形性、および3つの出力パラメーターの結果に基づいたパラメーターの相互作用を評価する必要があります。
現在、カスタムデザインは、結果を評価する方法に関する提案を提供します。または、自分で選択することもできます。アップロードしたこの例では、JMPの提案と2番目の選択肢の両方が左上のデータテーブルに保存されています。最適化された設定は両方ともわずかに異なるように見えるので、正しい評価を選択する方法について私を助けてください。値は私の意見では両方の評価方法に適しています。
前もって感謝します！
-スー
しゅう
再：カスタムデザインによる結果の評価最適なモデルの選択は必ずしも明確ではありません。アクティブになりそうな高次の用語を多数含めました。JMP Pro 15のGeneralized Regressionプラットフォームと、適応型LASSOメソッドを使用して、最小AICcに基づいて用語を選択しました。以下は、列式として保存された適合モデルを備えた予測プロファイラーです。
データテーブルにフィッティング用のスクリプトを、列に検査用のモデル式を添付しました。
再：カスタムデザインによる結果の評価追加するだけで、良いモデルを確認できます。望ましい結果をもたらす設定と、悪い結果をもたらす設定の予測を確認することをお勧めします。良いモデルは、良い結果と悪い結果を予測できます。
再：カスタムデザインによる結果の評価ベイリーさん、ありがとうございました！再：カスタムデザインによる結果の評価ここで、出力パラメーターの望ましさの値を設定し、「1」の望ましさのレベルに到達できるかどうかを確認しますか？または、良いモデルを確認する別の方法はありますか？再：カスタムデザインによる結果の評価予測プロファイラーは、悪用選択したモデル。これを使用して、最も望ましい結果を予測する設定と、望ましくない結果を予測する設定を見つけることをお勧めします。
確認中モデルには新しい経験的証拠が必要です。両方の設定セットを使用してシステム/プロセスを実行し、平均結果が予測と一致するかどうかを判断します。これは、私が知っていることを確認する唯一の方法です。
再：カスタムデザインによる結果の評価置くしゅうイーストマンコダックカンパニーの在職中にかつて働いていた賢明なエンジニアを引用します...彼の名前はデイブネイマイヤーでした...彼の引用はこのようなものでした...」故障メカニズムのオンとオフを切り替えると、根本原因がわかりません。」
再：カスタムデザインによる結果の評価正確にそれらの最適な設定で1つまたは2つの追加の実験を実行することにより、最も望ましい出力を得るために最適な設定をチェックできることを意味したと思います。次に、（プロファイラーを使用して）悪い結果の設定を見つけ、これらの（通常）新しい設定で別の1つまたは2つの実験を行います。
良い設定と悪い設定の両方の実験がそれぞれの設定のそれぞれのモデル結果と一致する場合、良い予測モデルと説明モデルがあると判断できます。良い結果または悪い結果だけを予測できる場合、モデルは片側だけを予測する傾向があります。これはまれなイベントがあり、完全なデータを使用して結果を予測する場合に発生することがあります。これらのまれなイベントは、たとえすべてが良いと言っても（悪い結果はありません）、まれにこれらの間違った予測に伴うエラーが非常に小さいため、悪いとはいえ、たとえば良いと予測できます。これは多くの人々がtrapに陥るトピックです。お役に立てれば。
