製品品質属性の低下の原因を特定するにはどうすればよいですか？私はJMPの新規ユーザーであり、実際に品質属性の低下を引き起こしている要因を知りたいのですが。品質属性は通常、原料ソースの構成（70％Aと30％B、または30％A、40％Bと30％Cなど）やいくつかのプロセス変数など、さまざまな変数の影響を受けます。この場合、JMPでどのような分析を実行できますか？ありがとうございました。分析グラフィックスその他のRe：製品の品質属性の低下の原因を特定する方法は？まず、一部の方法は、JMP Proバージョンのソフトウェアでのみ使用できます。
次に、一部のメソッドは、応答と予測子変数のモデル化タイプに依存しますが、通常、これは制限ではありません。
これらのすべての変数の観測を含むデータセットがあると仮定すると、使用できるアプローチは多数あります。JMPは非常にインタラクティブです。動的リンク機能は、潜在的な要因を調査する簡単な方法です。データテーブルで観測を選択すると、すべてのオープンプラットフォームで観測が強調表示されます。この方法は、[行]> [データフィルター]を使用して拡張できます。あなたにとって重要な応答レベルを選択し、その選択が他の変数に意味のある分布を持っているかどうかを確認できます。
散布図の行列を使用して、2変数の関係の可能性を調べることができます。
さまざまな種類の回帰分析を使用して、変数が何らかの方法で関連しているかどうかを判別できます。
再帰的な分割を使用して、各変数の寄与を評価できます。
この特定のタスクを支援するように設計された予測スクリーニングスクリーンがあります。
私たちはこのテーマについてトレーニングを提供します。このコースは重要な予測因子を見つける 。まもなく公開クラスが予定されています。
Re：製品の品質属性の低下の原因を特定する方法は？JMPユーザーコミュニティへようこそ！JMPは、グラフィックと定量の両方で関係を理解するのに非常に役立ちます。 ただし、状況には、データ分析だけでなく、コミュニティフォーラムでのいくつかの考え以上のものが必要です。 理解を深めるために提供されているオンラインチュートリアルのいくつかを調べてみてください。 おそらく最も一般的に役立つプラットフォームは、Fit Modelプラットフォームでしょう。
これが私の考えの一部です。
1。因果関係を理解するための旅は、科学的な方法に従う場合に最も効果的です。 それは連続的な反復（帰納-演繹）です。 どの変数（x）が品質属性に影響を与えると考えるかについての仮説（サイエンスに根差したもの）から始めます。
2。品質属性（Y）の測定方法について質問します。 測定は連続測定ですか（カテゴリカル応答よりもはるかに効率的です）？「製品」を説明するYは複数ありますか？測定プロセスは研究されましたか？測定システムにどの程度自信がありますか？
3。データソースを検討してください（どのデータが利用可能ですか？、仮説を洞察するためにどのデータが必要ですか？）。例：
- 歴史的または観察的：この場合、手掛かりを探すために、ある種の回帰手順を試すことがあります。
- 指示されたサンプリング：この場合、変動の原因を分離して割り当てるため、および安定性をチェックするために、具体的にサンプリングします。
- 実験：この場合、x（仮説にリンク）を操作して学習を加速し、変化するノイズ条件間の関係を調べます。
JMPはデータの分析に役立ちますが、次のことに留意することが重要です。
明らかにされた情報、t 答えられる質問実行する適切なアクション、結果を外挿する自信、分析に使用するツールすべて完全に依存データの取得方法について。
