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Créer un modèle de simulation et un modèle expérimental et comparer

J'ai donc des données expérimentales et des données de simulation et j'aimerais comparer les sensibilités des facteurs et voir comment ils s'alignent.

Ceci est similaire à: https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-do-I-make-a-prediction-model-based-on-my-old-experiment-data/td-p/14029

 

Je suis nouveau chez JMP et j'espère que je fais ça correctement.

Ci-joint la simulation (2) et les données expérimentales (3).

 

1. L'utilisation de la commande Ajuster le modèle sur les deux ensembles de données et la comparaison des paramètres est-elle la bonne approche?

2. Si tel est le cas, lors de l'exécution des deux ensembles de données, j'obtiens les mêmes valeurs pour les erreurs Std pour X1 X2 X3. J'avais l'impression que les erreurs standard sont liées à la qualité d'ajustement de l'estimation des paramètres, mais je ne vois pas comment elles pourraient être les mêmes pour les 3. Y a-t-il quelque chose qui me manque ici?

 

Merci

BICHERe: Créer un modèle de simulation et un modèle expérimental et comparer

Avertissement: Je n'ai pas examiné les données, les modèles ou toute analyse que l'on créerait pour votre problème.

 

Je vais concentrer la plupart de mes commentaires sur votre première question ... avec de nombreuses questions et quelques réflexions.

 

1. Pouvez-vous nous en dire plus sur le problème pratique actuel? Je crois que toute analyse et conclusion doivent être examinées et filtrées à travers cette lentille plutôt que de simplement regarder des graphiques, des données et des statistiques.

2. La comparaison numérique aveugle des estimations de paramètres est une et une seule façon de comparer ces deux systèmes. Je peux presque garantir qu'ils seront différents. Heck, relancez l'expérience empirique à nouveau, et je vais presque garantir une différence numérique. Mais ces différences sont-elles importantes d'un point de vue pratique? Voir la question n ° 1. au dessus de.

3. Quel chevauchement dans l'espace factoriel existe-t-il entre les données de simulation et les données empiriques? Y a-t-il des domaines d'intérêt qui ne sont pas cohérents?

4. Quel chevauchement y a-t-il entre chaque espace de réponse? Y a-t-il des domaines d'intérêt qui ne sont pas cohérents?

5. Quel est le degré de cohérence dans l'espace résiduel pour chaque modèle? Après tout ... il s'agit d'une estimation de la variation inexpliquée pour chaque modèle ... le degré d'incohérence est-il problématique?

6. Avez-vous essayé la simulation pour chaque modèle pour voir quelles sont les sensibilités sur l'espace de modélisation?

 

J'invite les autres à commenter et à ajouter leurs réflexions. Mais en fin de compte, je pense que le simple fait de regarder les estimations des paramètres est une vision très, très étroite de «ce qui se passe dans le système?

Re: Créer un modèle de simulation et un modèle expérimental et comparer

Je ne comprends pas votre question. Qu'entendez-vous par «sensibilités des facteurs»? Essayez-vous de comparer les 2 modèles de chaque ensemble de données? Si oui, comme @P_Bartell indique, il existe de nombreuses caractéristiques du modèle qui pourraient être comparées (R-carrés, RMSE, coefficients (estimations), résidus (en fait, vous avez des résidus inhabituels dans vos données DOE).Après avoir brièvement examiné les 2 ensembles de données, je ne suis pas sûr de l'analyse que vous faites, mais je n'obtiens pas les mêmes erreurs std pour les estimations de paramètres, ni les mêmes paramètres statistiquement significatifs dans les modèles.

Comment la simulation a-t-elle été créée? Quel modèle a été utilisé pour la simulation?

Re: Créer un modèle de simulation et un modèle expérimental et comparer

1. Bien sûr, j'ai donc essentiellement une simulation des performances du circuit faisant varier certains paramètres. J'ai également mesuré les résultats du même circuit avec ces mêmes paramètres variés. Je voudrais montrer que les résultats mesurés correspondent ou ne correspondent pas à la simulation.

 

2. L'estimation du paramètre dans ce cas serait le paramètre du circuit qui a été varié, et je pense donc que ce serait important d'un point de vue pratique.

 

3. Pour l'instant, c'est pareil, mais le modèle de simulation devrait probablement avoir plus de points.

 

4-6, Je ne suis pas sûr de comprendre.

 

En fin de compte, j'essaie simplement de montrer que la simulation prédit avec précision les appareils fabriqués.