Re：機能データエクスプローラーを使用してオンラインで統計データをオフラインデータと組み合わせる（2020-EU-EPO-344）こんにちはスヴェン、面白いポスター！
私がよく理解しているのは、（1）複数のオンラインスペクトルを収集する（2）関数型データエクスプローラーを使用して固有関数とFPCを見つけ、最後に（3）一般化回帰を使用して、FPCのスペクトルのスコアを入力として使用してモデルを構築する要因としての製品の濃度と濃度は？なぜ一般化された回帰であり、OLSではないのですか？
情報をありがとう！フランク
Re：機能データエクスプローラーを使用してオンラインで統計データをオフラインデータと組み合わせる（2020-EU-EPO-344）こんにちはフランク、
最初の部分はあずきっく回答。GenRegと OLS、2つの主な理由があります。
- 使用されたデータの一部はDOEに基づいており、FDE Explorerの組み込みGenReg機能を使用して、DOE係数に基づいてFPCを補足変数として適合させました。
- GenRegは、mroeおよびより多くのモデル効果を追加するときにオーバーフィットを開始するタイミングを示すインタラクティブなソリューションパスプロットを提供します。そのため、フィットモデルやOLSを使用するよりもはるかにインタラクティブな方法で変数を選択できます。さらに、特定の状況や目標に最適化された、より高度な方法を選択できます。これらの方法は、通常、ほとんどの場合、外れ値、マルチコリンシティ、欠損値、分布の問題、打ち切られたデータなどに対してより堅牢です。そして、これは予想以上に頻繁に発生するか、過去に考えられていた可能性があります。
要約すると、Functional Data Explorerを備えたJMP Proがあるので、より高度なモデリング手法も利用する必要があります。これらのモデルをOLSモデルと簡単に比較して、違いがあるかどうかを確認できます。多くの場合、より有用なモデルが得られます。ただし、公平を期すために、状況によってはOLSモデルも同様に役立ちます。
これが少し役に立てば幸いです。マーティン
Re：機能データエクスプローラーを使用してオンラインで統計データをオフラインデータと組み合わせる（2020-EU-EPO-344）こんにちはマーティン、あなたの明確な答えをありがとう、私はまだいくつかの質問があります：
1。最初のポイント-> FPCおよびDOE係数を入力変数として使用して、「製品濃度」という応答をモデル化しましたか？
2。プレゼンテーションで、いくつかの時点での製品濃度を予測するとお話しました。いくつかの時間間隔c（t）で濃度データを収集し、各時間間隔tiについて濃度c（ti）のモデルを作成したと思いますか？
入力ありがとうございます！フランク
Re：機能データエクスプローラーを使用してオンラインで統計データをオフラインデータと組み合わせる（2020-EU-EPO-344）こんにちはフランク、
フィードバックをありがとう！
私はあなたの質問に答えようとします：
- 複数の実験から1つのパラメーターのオンラインプロセスデータを収集しました。
- FDEを使用してデータを分析し、機能モデルを作成して、後続の分析用のFPCを取得しました
- FPCは、オンラインプロセスデータのFPCに基づいてそれぞれ濃度を予測するために、最終的に製品濃度オフラインデータとリンクされました
ポスターの最初の部分（左のサイト）では、オンラインプロセスデータの分散は、FDEを使用して製品濃度と相関していました。
2番目の部分（右側のサイト）では、履歴データに基づいて実行中のプロセスの製品濃度を予測しました。履歴データを使用して、FDE分析のFPCに基づく製品濃度の予測モデルを作成しました。さまざまな時点で実行中のプロセスの現在利用可能なデータを取得し、このデータをFDEモデルに含め、実行中のプロセスの特定のFPC値を抽出し、このデータを既存の予測モデルに入力しました。このようにして、実行中のプロセスのさまざまな時点での製品濃度を予測することができました。
ご多幸を祈る
スヴェン
Re：機能データエクスプローラーを使用してオンラインで統計データをオフラインデータと組み合わせる（2020-EU-EPO-344）スヴェン、この明確な答えをありがとう、素晴らしい仕事です！フランク
機能データエクスプローラーを使用して統計分析のためにオンラインとオフラインデータを組み合わせるデータの背後にある知識を探求する能力は、将来的に重要な戦略的資産になります。オフラインデータの場合、統計分析は十分に確立されており、広く使用されています。オンラインデータの統計分析と、それぞれのオフラインデータとの相関は非常に複雑です。ただし、JMP Proに新しいデータ分析ツールを実装すると、統計分析にオンラインデータをすぐに利用できるようになります。
機能データエクスプローラー（FDE）と一般化回帰アプリケーションを使用して、生物医薬品プロセスのデータを正常に分析し、オンラインデータとオフラインデータの間に隠れた予期しない相関関係を発見しました。これらの新しいツールにより、プロセスをより深く理解できるようになり、プロセスを最適化するためのオプションをより適切に特定できるようになります。
データ探索ePoster予測モデリングビデオ
