Ciao,
Sto cercando di eseguire un'analisi di ridondanza. JMP è in grado di farlo?
Grazie
La risposta breve è sì, perché è matematica e JMP può fare matematica.
La risposta più lunga è che JMP non ha una piattaforma di analisi della ridondanza dedicata, ma ci sono altre piattaforme che possono facilitarla come i diagrammi a blocchi di affidabilità che possono modellare K dalle modalità di errore M nei sistemi.
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Inoltre, anche se non ho familiarità con questo metodo, la mia breve ricerca indica che potrebbe essere un metodo multivariato che estende la regressione multipla e l'analisi delle componenti principali sia a più predittori che a più risposte. Potrebbe essere simile ai minimi quadrati parziali (PLS), disponibile in JMP. Vedi il JMP documentazione su questa piattaforma .
Esistono una miriade di metodi multivariati sviluppati in modo indipendente in una miriade di discipline.
Per mostrare la flessibilità del linguaggio di scripting JMP, ho creato un semplice script che calcolerà la resa di un sistema che consiste di blocchi M dove K su M deve essere funzionale affinché il sistema sia considerato funzionale.
Names Default to Here(1);
K = 8; // At least K out of M blocks need to be functional
M = 10; // Total number of blocks in system
Y.block = 0.90; // Probability of one block being functional
BinomialCoeff = Function( {n, k}, // calc coefficients of binomial expansion
Return( Factorial(n)/Factorial(k)/Factorial(n-k) );
);
Y.system = 0;
for (i = 0, i <= (M-K), i++,
Y.system = Y.system + BinomialCoeff(M,i)*Y.block^(M-i)*(1-Y.block)^i;
);
write("System yield of ",K," out of ",M," blocks is ",Y.system);
Quindi, in questo esempio, se ogni blocco ha una resa del 90% e si hanno 10 blocchi in cui 8 devono essere funzionali affinché il sistema funzioni, la resa del sistema sarà del 93% (o 74% se 9 su 10, o 35% se 10 su 10).
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