Erstellen eines Simulationsmodells und eines experimentellen Modells und VergleichIch habe also einige experimentelle Daten und einige Simulationsdaten und möchte die Empfindlichkeiten der Faktoren vergleichen und sehen, wie sie zusammenpassen.
Dies ähnelt: Wie erstelle ich ein Vorhersagemodell basierend auf meinen alten Experimentdaten?
Ich bin neu bei JMP und hoffe, dass ich das richtig mache.
Im Anhang finden Sie die Simulation (2) und die experimentellen Daten (3).
1. Ist die Verwendung des Befehls „Modell anpassen“ für die beiden Datensätze und der Vergleich der Parameterschätzungen der richtige Ansatz?
2. Wenn ja, erhalte ich bei der Ausführung beider Datensätze die gleichen Werte für die Standardfehler für X1, X2, X3. Ich hatte den Eindruck, dass die Standardfehler mit der Anpassungsqualität der Parameterschätzung zusammenhängen, aber ich verstehe nicht, wie sie für alle drei gleich sein könnten. Fehlt mir hier etwas?
Danke
Erweiterte statistische ModellierungDatenexploration und -visualisierungBetreff: Erstellen eines Simulationsmodells und eines experimentellen Modells und VergleichIch würde erwarten, dass sich Y nicht zu sehr ändert, vielleicht um 0,1. Bei den 6 Punkten, die Sie hervorgehoben haben, handelt es sich wahrscheinlich um Testprobleme.
Bei den Wiederholungen handelt es sich um Messungen verschiedener Geräte, aber mit denselben Designparametern.
Wie analysieren Sie es als randomisierte Replikate?
Meinen Sie mit der Reduzierung des Modells die Entfernung der zusätzlichen Begriffe?
Um ehrlich zu sein, als ich mir das ursprünglich ansah, machte es für mich keinen Sinn, dass die STD-Fehler alle gleich und alle so niedrig waren. Nachdem ich mehr über Statistiken gelesen hatte, wurde mir irgendwie klar, wie die Fehler berechnet wurden. Ich vermute, ich wollte zeigen, dass die Parameterschätzungen innerhalb von „1 Standardabweichung“ der gemessenen Werte lagen, da die Messung sehr verrauschte Ergebnisse lieferte. Als ich die Parameterschätzungen verglich, dachte ich, dass Experiment und Simulation mehr oder weniger übereinstimmen, und war daher mit dem Ergebnis ziemlich zufrieden.
Betreff: Erstellen eines Simulationsmodells und eines experimentellen Modells und VergleichTut mir leid, aber es fällt mir sehr schwer, Ihre Frage zu beantworten, wenn ich die Situation, das Experiment oder die von Ihnen durchgeführte Analyse nicht verstehe. Wie viel Veränderung in Y ist von wissenschaftlichem oder technischem Interesse? Der Gesamtbereich in Y über die 810 Datenzeilen beträgt 0,44. Ist das von praktischer Bedeutung? Sie verfügen über mehrere Datenpunkte für jede Behandlungskombination. Handelt es sich dabei um Wiederholungen oder um randomisierte Replikate? Wenn ich das tatsächliche Experiment anhand randomisierter Replikate analysiere, finde ich mindestens 6 Datenpunkte, die ungewöhnlich sind (mittels Residuenanalyse). Der RSQuadrat beträgt etwa 0,49, was bedeutet, dass das für die Analyse verwendete Modell nur etwa 49 % der Variation in den Daten erklärt. Von statistischem Interesse sind nur die Haupteffekte und ggf. der quadratische Effekt. Haben Sie das Modell verkleinert? Ist das Modell sinnvoll?
Quelle | LogWorth | | PValue |
X1(0,85,1,15) | 101.912 |  | 0,00000 |
X3(0,85,1,15) | 20.133 |  | 0,00000 |
X2(0,85,1,15) | 13.329 |  | 0,00000 |
X2*X2 | 2.563 |  | 0,00274 |
X1*X1 | 1.030 |  | 0,09336 |
X1*X3 | 0,970 |  | 0,10727 |
X3*X3 | 0,925 |  | 0,11896 |
X1*X2 | 0,607 |  | 0,24733 |
X2*X3 | 0,294 |  | 0,50874 |
Betreff: Erstellen eines Simulationsmodells und eines experimentellen Modells und Vergleich@hluo90 Mit meiner Frage Nr. 4 frage ich, wie sich die Verteilung der Antwort zwischen der Simulation und empirischen Experimenten vergleicht. Ich würde wahrscheinlich mit einem Histogramm jeder Verteilung beginnen und die Streuungen, Formen und die zentrale Tendenz jeder Verteilung vergleichen. Untersuchen Sie dann den Grad der Übereinstimmung der Verteilungen für diese Merkmale.
Bei meiner Frage Nr. 5 erzeugt jedes Experiment ein Modell. Jedes Modell kann verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen. Die arithmetische Differenz zwischen den beobachteten und den vorhergesagten Werten sind die Residuen. Wie vergleichen sich die Residuenverteilungen?
Mit meiner Frage Nr. 5 können Sie mithilfe der Monte-Carlo-Simulationsfunktion von JMP die Prädiktorvariablen in jedem Modell variieren und sehen, wie sich die Antworten basierend auf dieser Variation ändern.
Betreff: Erstellen eines Simulationsmodells und eines experimentellen Modells und VergleichIch meine die Standardfehler der Parameterschätzungen. Nachdem ich etwas genauer verstanden habe, wie sie berechnet werden
Gesamtsumme des Fehlers/der Variation im Parameter, es scheint, dass die Standardfehler der Parameter gleich sein sollten.
Zurück zum Ziel: Ja, ich versuche, die beiden Modelle aus jedem Datensatz zu vergleichen. Der Datensatz ist eine Variation von Parametern in einer Schaltung. Was ist der Standard-/beste Weg, die beiden Modelle zu vergleichen und zu zeigen, dass die Variation der Parameter in einer Schaltung in beiden Sims/Hardware zu gleichen/ähnlichen Ergebnissen führt?
Betreff: Erstellen eines Simulationsmodells und eines experimentellen Modells und Vergleich1. Klar, ich habe also im Wesentlichen eine Simulation der Schaltungsleistung, bei der einige Parameter variiert werden. Ich habe auch Ergebnisse derselben Schaltung gemessen, wobei dieselben Parameter variiert wurden. Ich möchte zeigen, dass die gemessenen Ergebnisse entweder mit der Simulation übereinstimmten oder nicht.
2. Die Parameterschätzung wäre in diesem Fall der variierte Schaltungsparameter, und daher denke ich, dass dies aus praktischer Sicht wichtig wäre.
3. Im Moment ist es das Gleiche, aber das Simulationsmodell sollte wahrscheinlich mehr Punkte haben.
4-6, ich bin mir nicht sicher, ob ich das verstehe.
Letztendlich versuche ich nur zu zeigen, dass die Simulation die hergestellten Geräte genau vorhersagt.
Betreff: Erstellen eines Simulationsmodells und eines experimentellen Modells und VergleichIch verstehe deine Frage nicht. Was meinen Sie mit „Sensibilitäten von Faktoren“? Versuchen Sie, die beiden Modelle aus jedem Datensatz zu vergleichen? Wenn ja, wie @P_Bartell zeigt an, dass es viele Merkmale des Modells gibt, die verglichen werden könnten (R-Quadrate, RMSE, Koeffizienten (Schätzungen), Residuen (tatsächlich weisen Ihre DOE-Daten ungewöhnliche Residuen auf).Nachdem ich mir die beiden Datensätze kurz angesehen habe, bin ich nicht sicher, welche Analyse Sie durchführen, aber ich erhalte weder die gleichen Standardfehler für die Parameterschätzungen noch die gleichen statistisch signifikanten Parameter in den Modellen.
Wie wurde die Simulation erstellt? Welches Modell wurde für die Simulation verwendet?
Betreff: Erstellen eines Simulationsmodells und eines experimentellen Modells und VergleichHaftungsausschluss: Ich habe mir die Daten, Modelle oder Analysen, die man für Ihr Problem erstellen würde, nicht angesehen.
Ich werde mich in meinem Kommentar größtenteils auf Ihre erste Frage konzentrieren ... mit vielen Fragen und einigen Gedanken.
1. Können Sie mehr über das vorliegende praktische Problem erzählen? Ich glaube, dass alle Analysen und Schlussfolgerungen durch diese Linse betrachtet und gefiltert werden müssen, anstatt nur Diagramme, Daten und Statistiken zu betrachten.
2. Der blinde numerische Vergleich von Parameterschätzungen ist eine und nur eine Möglichkeit, diese beiden Systeme zu vergleichen. Ich kann fast garantieren, dass sie unterschiedlich sein werden. Verdammt, führen Sie das empirische Experiment noch einmal durch, und ich kann Ihnen so gut wie garantieren, dass es einen numerischen Unterschied gibt. Aber sind diese Unterschiede aus praktischer Sicht wichtig? Siehe Frage Nr. 1. über.
3. Wie groß ist die Überlappung innerhalb des Faktorraums zwischen den Simulationsdaten und den empirischen Daten? Gibt es Interessensgebiete, die nicht konsistent sind?
4. Wie viele Überschneidungen gibt es innerhalb des Antwortraums von jedem? Gibt es Interessensgebiete, die nicht konsistent sind?
5. Wie hoch ist der Grad der Konsistenz im Restraum für jedes Modell? Schließlich handelt es sich hierbei um eine Schätzung der unerklärten Variation für jedes Modell. Ist der Grad der Inkonsistenz problematisch?
6. Haben Sie eine Simulation für jedes Modell ausprobiert, um zu sehen, welche Empfindlichkeiten im Modellierungsraum bestehen?
Ich lade andere ein, zu kommentieren und ihre Gedanken hinzuzufügen. Aber am Ende des Tages denke ich, dass nur die Betrachtung von Parameterschätzungen eine sehr, sehr enge Sichtweise darauf darstellt, was im System vor sich geht.
