안녕하세요,
중복 분석을 수행하려고합니다. JMP가 할 수 있습니까?
감사
짧은 대답은 그렇습니다. 왜냐하면 그것은 수학이고 JMP는 수학을 할 수 있기 때문입니다.
더 긴 대답은 JMP에는 전용 중복 분석 플랫폼이 없지만 시스템의 M 고장 모드 중 K를 모델링 할 수있는 신뢰성 블록 다이어그램과 같이이를 용이하게 할 수있는 다른 플랫폼이 있다는 것입니다.
표
또한이 방법에 익숙하지 않지만 간단한 연구에 따르면 다중 회귀 분석 및 주성분 분석을 다중 예측 변수와 다중 응답 모두로 확장하는 다변량 방법 일 수 있습니다. JMP에서 사용할 수있는 부분 최소 제곱 (PLS)과 유사 할 수 있습니다. JMP보기 이 플랫폼에 대한 문서 .
수많은 분야에서 독립적으로 개발 된 무수한 다변량 방법이 있습니다.
JMP 스크립팅 언어의 유연성을 보여주기 위해 M 블록으로 구성된 시스템의 수율을 계산하는 간단한 스크립트를 만들었습니다. 여기서 M 중 K는 시스템이 작동하는 것으로 간주되어야합니다.
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);
따라서이 예에서 각 블록의 수익률이 90 %이고 시스템이 작동하기 위해 8 개가 작동해야하는 10 개의 블록이있는 경우 시스템 수익률은 93 % (10 개 중 9 개이면 74 %, 10 점 만점에 10 점).
표
