지난 10 년 동안 JMP 담당자와 여러 번 논의했듯이 좋은 개선점은 예측 프로파일 러 더 많은 모델 허용 ' 예측 검사 ', 예를 들어 데이터를 예측 간격과 비교하고 예측 구간 시각화 예측 프로파일 러에서 (실제로 내 프로세스에 대한 내일의 결과를 예측하기 위해 신뢰 구간 유용성은 0에 가깝기 때문입니다).
마찬가지로 컴퓨팅 할 때 시뮬레이터의 p (결함) , 이것은 예측 분포의 정규 근사 (예 : normal (mean, RMSE)) 대신 RSME뿐만 아니라 설계 불확실성에 대해서도 더 정확한 형식의 학생을 설명합니다. 이 후자는 이제 완전히 잊혀졌고, 특히 작은 df의 경우 통계적으로 잘못되었습니다. 불행히도 작은 df DoE를 사용할 때 표준입니다.
(내 말은, 폐쇄 형 솔루션은 다변량 다중 선형 회귀 (더 많은 계산이 아님)에도 존재하며 상관 행렬을 수동으로 작성하는 대신 데이터에서 계산 된 것을 사용할 수 있습니다. 맞습니까?) ...
