Comme discuté à plusieurs reprises avec le représentant de JMP au cours des 10 dernières années, une bonne amélioration serait que le profileur de prédiction permet plus de modèle ' contrôles prédictifs ', par exemple en comparant les données aux intervalles de prédiction et visualisation des intervalles de prédiction sur le profileur de prédiction (car, vraiment, pour avoir une idée de la prédiction du résultat de demain pour mon processus, l'utilité de l'intervalle de confiance est proche de 0).
De même, lors du calcul p (défaut) dans le simulateur , c'est un peu triste d'utiliser une approximation normale de la distribution prédictive (c'est-à-dire normale (moyenne, RMSE)) au lieu de la forme plus correcte d'un étudiant tenant compte du RSME mais aussi de l'incertitude de conception. Ce dernier est complètement oublié maintenant, et ce qui le rend statistiquement faux, surtout avec les petits df. Malheureusement, petit df est la norme, lors de l'utilisation de DoE.
(Je veux dire, la solution de forme fermée existe même pour la régression linéaire multiple multivariée (pas beaucoup plus de calculs), et ensuite, au lieu d'écrire manuellement une matrice de corrélation, nous pourrions utiliser celle calculée à partir des données, non?) ...
