Level: Mittelstufe
【Moderator】
Bill Worley, Senior Global Enablement Engineer bei JMP, SAS Institute Inc.
[Ankündigung Zusammenfassung]
In den letzten Jahren wurde die PLS-Regression (Partial Least Squares Regression) bei der Erstellung von Vorhersagemodellen unter Verwendung von Spektraldaten verwendet. In dieser Präsentation zeigen wir ein Beispiel für die Erstellung eines guten Vorhersagemodells mit weniger Spektraldaten unter Verwendung eines neuen Ansatzes, der die Kovariatenfunktion von Functional Data Explorer (FDE) und Experimental Design (DOE) verwendet. Diese neue Methode verwendet 1/4 bis 1/3 der Daten, die traditionell zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden. Wir werden auch ein modellbasiertes multivariates Kontrolldiagramm (MDMCC) einführen, das eine neue Plattform für JMP 15 als Methode zur Analyse von Spektraldaten darstellt.
[Moderatorprofil]
Bill Worley war 14 Jahre bei Procter & Gamble, bevor er zum JMP-Team stieß, und war in der Lage, den Einsatz von JMP als Technologieführer in der Modellierungs- / Simulationsgruppe in den letzten fünf Jahren zu schulen und zu unterstützen. Worley ist Chemiker und hat einen Master-Abschluss in Chemie von der University of Cincinnati.
