Silvio Miccio、P＆G Service GmbH
Dig Digitalisierung in der Industrie wird immer weiter vorangetrieben。Dadurch werdenDatensätzeimmer leichterverfügbar、auch auch komplexer undgrößer。Die Herausforderung besteht oft darin aus denverfügbarenDaten、prézisePrognosemodelle zu erstellen ohne kosten- und zeitaufwendige Experimentedurchzuführen。Leider ist es erheblich schwieriger Daten die nicht auf einem gut ausgelegten statistischen Versuchsplan beruhen zu modellieren。Dadurch kommt man sehr schnell an die Grenzen von dem sich mit einer klassischen linearen Regression sinnvoll machenlässt。Abgesehen von derDatenqualitätist das Hauptproblem das zumindest einigePrädiktorenstark miteinander korreliert sind（Multikollinearität）oder auch dieZielgrößenicht den Annahmen der Regressionsanalyse entspricht（zB Homoskedastizität、unabhängigeBeobachtungen、normalverteilte Residuen…）
JMP PRO、mit den Advanced Regression Methoden、bieetvielfältigeLösungenfürdiese Art von Herausforderung。Auch wenn diese Methoden sehr fortgeschritten sind kann der JMP PRO User komplexe Modelle auf einfache Art und Weise zu erstellen、um sie dann wie gewohntverständlichundfürjeden anwendbar als JMP Profiler darzustellen。DergroßeVorteilgegenübernicht parametrischen Modellierungsverfahren liegt darin das die Advanced Regression Modelle genauso wie einfache lineare Regressionsmodelle interpretiert werdenkönnen。
