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Creazione di un modello di simulazione e modello sperimentale e confronto

Quindi ho alcuni dati sperimentali e alcuni dati di simulazione e vorrei confrontare le sensibilità dei fattori e vedere come si allineano.

Questo è simile a: https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-do-I-make-a-prediction-model-based-on-my-old-experiment-data/td-p/14029

 

Sono nuovo in JMP e quindi spero di farlo bene.

In allegato la simulazione (2) e i dati sperimentali (3).

 

1. L'uso del comando Adatta modello sui due set di dati e il confronto del parametro stima l'approccio corretto?

2. In tal caso, durante l'esecuzione di entrambi i set di dati, ottengo gli stessi valori per gli errori standard per X1 X2 X3. Avevo l'impressione che gli errori standard fossero legati alla qualità di adattamento della stima dei parametri, ma non vedo come potrebbero essere gli stessi per tutti e 3. C'è qualcosa che mi manca qui?

 

Grazie

DOEOggetto: creazione di un modello di simulazione e modello sperimentale e confronto

Dichiarazione di non responsabilità: non ho esaminato i dati, i modelli o qualsiasi analisi che si creerebbe per il tuo problema.

 

Concentrerò la maggior parte del mio commento sulla tua prima domanda ... con molte domande e alcuni pensieri.

 

1. Puoi condividere di più sul problema pratico in questione? Credo che qualsiasi analisi e conclusione debba essere considerata e filtrata attraverso quell'obiettivo anziché guardare solo grafici, dati e statistiche.

2. Il confronto numerico cieco delle stime dei parametri è uno e solo un modo per confrontare questi due sistemi. Posso solo garantire che differiranno. Diamine, riesegui di nuovo l'esperimento empirico e garantirò quasi una differenza numerica. Ma queste differenze sono importanti da un punto di vista pratico? Vedi domanda # 1. sopra.

3. Quanta sovrapposizione esiste nello spazio dei fattori tra i dati di simulazione e i dati empirici? Ci sono aree di interesse che non sono coerenti?

4. Quanta sovrapposizione c'è all'interno dello spazio di risposta di ciascuno? Ci sono aree di interesse che non sono coerenti?

5. Qual è il grado di coerenza nello spazio residuo per ogni modello? Dopo tutto ... questa è una stima della variazione inspiegabile per ogni modello ... il grado di incoerenza è problematico?

6. Hai provato la simulazione per ogni modello per vedere quali sono le sensibilità nello spazio di modellazione?

 

Invito gli altri a commentare e ad aggiungere i loro pensieri. Ma alla fine della giornata penso che solo guardare le stime dei parametri sia una visione molto, molto ristretta di "cosa sta succedendo nel sistema?"

Oggetto: creazione di un modello di simulazione e modello sperimentale e confronto

Non capisco la tua domanda. Cosa intendi per "sensibilità dei fattori"? Stai cercando di confrontare i 2 modelli di ciascun set di dati? Se è così, come @P_Bartell indica, ci sono molte caratteristiche del modello che possono essere confrontate (R-quadrati, RMSE, coefficienti (stime), residui (infatti hai dei residui insoliti nei tuoi dati DOE).Dopo aver esaminato brevemente i 2 set di dati, non sono sicuro di quale analisi stai facendo, ma non ottengo gli stessi errori std per le stime dei parametri, né ottengo gli stessi parametri statisticamente significativi nei modelli.

Come è stata creata la simulazione? Quale modello è stato utilizzato per la simulazione?

Oggetto: creazione di un modello di simulazione e modello sperimentale e confronto

1. Certo, quindi essenzialmente ho una simulazione delle prestazioni del circuito variando alcuni parametri. Ho anche misurato i risultati dello stesso circuito con quegli stessi parametri variati. Vorrei mostrare che i risultati misurati corrispondevano o non corrispondevano alla simulazione.

 

2. La stima del parametro in questo caso sarebbe il parametro del circuito che è stato variato, quindi penso che sarebbe importante da un punto di vista pratico.

 

3. Per ora è lo stesso, ma il modello di simulazione dovrebbe probabilmente avere più punti.

 

4-6, Non sono sicuro di aver capito.

 

In definitiva, sto solo cercando di dimostrare che la simulazione prevede accuratamente i dispositivi fabbricati.