Creazione di un modello di simulazione e di un modello sperimentale e confrontoQuindi ho alcuni dati sperimentali e alcuni dati di simulazione e vorrei confrontare la sensibilità dei fattori e vedere come si allineano.
Questo è simile a: Come faccio a creare un modello di previsione basato sui dati del mio vecchio esperimento?
Sono nuovo in JMP e quindi spero di farlo bene.
In allegato la simulazione (2) e i dati sperimentali (3).
1. L'utilizzo del comando Stima modello sui due set di dati e il confronto delle stime dei parametri è l'approccio corretto?
2. In tal caso, quando si eseguono entrambi i set di dati, ottengo gli stessi valori per gli errori Std per X1 X2 X3. Avevo l'impressione che gli errori standard fossero legati alla qualità di adattamento della stima del parametro, ma non vedo come potrebbero essere gli stessi per tutti e 3. C'è qualcosa che mi manca qui?
Grazie
Modellazione statistica avanzataEsplorazione e visualizzazione dei datiRe: Creazione di un modello di simulazione e di un modello sperimentale e confrontoMi aspetterei che Y non cambi troppo, forse 0,1 circa. I 6 punti che hai evidenziato sono probabilmente problemi di test.
Le ripetizioni sono misurazioni di dispositivi diversi, ma con gli stessi parametri di progettazione.
Come lo analizzi come repliche randomizzate?
Riducendo il modello intendi rimuovere i termini extra?
Ad essere onesti, quando lo stavo guardando inizialmente, non aveva senso per me che gli errori STD fossero tutti uguali e fossero tutti così bassi. Dopo aver letto di più sulle statistiche, aveva senso il modo in cui venivano calcolati gli errori. Suppongo che sperassi di dimostrare che le stime dei parametri rientravano nella "deviazione 1 std" rispetto a quella misurata, poiché la misurazione aveva risultati molto rumorosi. Quando ho confrontato le stime dei parametri ho pensato che l'esperimento e la simulazione fossero più o meno tracciati e quindi sono rimasto abbastanza soddisfatto del risultato.
Re: Creazione di un modello di simulazione e di un modello sperimentale e confrontoMi dispiace, ma è molto difficile per me rispondere alla tua domanda quando non capisco la situazione, l'esperimento o l'analisi che hai fatto. Quanta variazione in Y è di interesse scientifico o ingegneristico? L'intervallo totale in Y sulle 810 righe di dati è 0,44. Ha un significato pratico? Hai più punti dati per ciascuna combinazione di trattamenti. Si tratta di ripetizioni o repliche randomizzate? Se analizzo l'esperimento reale considerandolo come repliche randomizzate, trovo almeno 6 punti dati insoliti (tramite l'analisi dei residui). Il quadrato RS è circa 0,49, il che significa che il modello utilizzato per l'analisi spiega solo circa il 49% della variazione dei dati. Solo gli effetti principali ed eventualmente l’effetto quadratico sono di interesse statistico. Hai ridotto il modello? Il modello ha senso?
Fonte | LogWorth | | ValoreP |
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 |
Re: Creazione di un modello di simulazione e di un modello sperimentale e confronto@hluo90 Con la mia domanda n. 4 quello che sto chiedendo è come si confronta la distribuzione della risposta tra la simulazione e gli esperimenti empirici. Probabilmente inizierei con un istogramma di ciascuno e confronterei gli spread, le forme e la tendenza centrale di ciascuna distribuzione. Quindi esaminare il grado in cui le distribuzioni corrispondono a queste caratteristiche.
Con la mia domanda n. 5, ogni esperimento produce un modello. Ogni modello può essere utilizzato per fare previsioni. La differenza aritmetica tra i valori osservati e quelli previsti sono i residui. Come si confrontano le distribuzioni dei residui?
Con la mia domanda n. 5, utilizzando qualcosa come la funzionalità di simulazione Monte Carlo di JMP è possibile variare le variabili predittive in ciascun modello e vedere come cambiano le risposte in base a tale variazione.
Re: Creazione di un modello di simulazione e di un modello sperimentale e confrontoIntendo gli errori standard delle stime dei parametri. Dopo aver capito un po' di più come vengono calcolati i file
somma totale dell'errore/variazione nel parametro, sembra che gli errori standard dei parametri dovrebbero essere gli stessi.
Tornando all'obiettivo, sì, sto cercando di confrontare i 2 modelli di ciascun set di dati. Il set di dati è una variazione dei parametri in un circuito. Qual è il modo standard/migliore per confrontare i due modelli e per dimostrare che variando i parametri in un circuito sia in sim che in hardware si ottengono risultati uguali/simili?
Re: Creazione di un modello di simulazione e di un modello sperimentale e confronto1. Certo, quindi essenzialmente ho una simulazione delle prestazioni del circuito variando alcuni parametri. Ho anche misurato i risultati dello stesso circuito con gli stessi parametri variati. Vorrei dimostrare 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 probabilmente dovrebbe avere più punti.
4-6, non sono sicuro di aver capito.
In definitiva, sto solo cercando di dimostrare che la simulazione predice accuratamente i dispositivi fabbricati.
Re: Creazione di un modello di simulazione e di un modello sperimentale e confrontoNon 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 che ci sono molte caratteristiche del modello che potrebbero essere confrontate (quadrati R, RMSE, coefficienti (stime), residui (in effetti nei dati DOE sono presenti residui insoliti).Dopo aver esaminato brevemente i 2 set di dati, non sono sicuro dell'analisi che stai facendo, ma non ottengo gli stessi errori standard 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?
Re: Creazione di un modello di simulazione e di un modello sperimentale e confrontoDichiarazione di non responsabilità: non ho esaminato i dati, i modelli o qualsiasi analisi che si potrebbe creare 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 quella lente anziché limitarsi a guardare 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 quasi garantire che differiranno. Cavolo, esegui nuovamente l'esperimento empirico e ti garantirò quasi una differenza numerica. Ma queste differenze sono importanti da un punto di vista pratico? Vedi la domanda n. 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 nello 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 ciascun modello? Dopotutto... questa è una stima della variazione inspiegabile per ciascun modello... il grado di incoerenza è problematico?
6. Hai provato la simulazione per ciascun modello per vedere quali sono le sensibilità nello spazio di modellazione?
Invito gli altri a commentare e aggiungere i loro pensieri. Ma alla fine penso che semplicemente guardare le stime dei parametri sia una visione molto, molto ristretta di "cosa sta succedendo nel sistema?"
