Ich suchte nach weiteren Details zur Implementierung der Vorhersageintervalle im JMP Fit Model Profiler, wenn Sie die loglineare Varianzpersönlichkeit in der Fit Model-Plattform verwenden. Könnten Sie mir mehr Einblick geben als das, was ich in der Hilfe oder im Internet finden kann? Verwendet es beispielsweise die Designmatrix bei seiner Berechnung? So was:
mit
Mit (das ist der Teil, den ich in der Dokumentation vermisse)
Mit dem Sigma-Quadrat (Hut) als Modell-RSME (für die loglineare Varianz vermute ich, dass dies der vorhergesagte RMSE für eine Entwurfsbedingung ist) und xh ein neuer Designzustand. Ich hoffe es, denn das ist einfach unglaublich leistungsstark, um genau das zu tun.
Darüber hinaus möchte ich sagen, dass wir Vorhersageintervalle brauchen. Ich habe in der Vergangenheit (vor langer, langer Zeit) mitgeteilt, dass dies der Fall ist allgemein Diese Vorhersageintervalle im Vorhersageprofiler wären eine ultimative Ergänzung zu diesem leistungsstarken Tool. Ich meine, das standardmäßige multiple Regressionsmodell (Standard Least Square) wird von den meisten Benutzern verwendet, und das ist bedauerlich. Vorhersageintervalle sind dort nicht verfügbar! Außerdem wäre es einfach, eine solche Student-Verteilung auch mit dem Simulator zu verwenden, anstelle einer Normalverteilung, die weder die Designmatrix noch die Freiheitsgrade berücksichtigt (sie existiert sogar in Form mehrerer Antworten als multivariate Student-Verteilung)! Der Grund dafür ist, dass die meisten Leute zuerst DoE verwenden und dann Modelle entwickeln, die logischerweise niedrige Freiheitsgrade haben. Daher gilt die Normalnäherung nicht ganz.
Zur Information: Viele Leute können JMP aufgrund der schlechten Normalverteilung im Simulator nicht wirklich für ihre Design Space-Berechnung (QbD-Umgebung) verwenden, um die Wahrscheinlichkeiten von Fehlern zu ermitteln. Dann müssen wir normalerweise auf R oder SAS zurückgreifen, was einen bedauerlichen großen Zeitverlust bedeutet.
Würde es gerne wieder öffnen. Jetzt, da die PI im Vorhersageprofiler verfügbar sind, kennen die JMP-Entwickler sicher die Form der zu verwendenden Student-t-Verteilung. Wenn sie im Simulator hinzugefügt werden könnte, um die Simulation aus dem Student zu generieren und dabei df und die Designmatrix zu berücksichtigen (siehe Formel oben), wäre das großartig.
Danke !
