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冗餘分析

你好，

 

我正在嘗試執行冗餘分析。 JMP 能做到嗎？

 

謝謝

分析其他回复：冗餘分析非常感謝您的建設性回應。回复：冗餘分析

為了展示 JMP 腳本語言的靈活性，我創建了一個簡單的腳本，該腳本將計算由 M 個塊組成的系統的產量，其中 M 塊中的 K 塊需要發揮作用才能使系統發揮作用。

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);

所以在這個例子中，如果每個區塊有 90% 的收益率，並且你有 10 個區塊，其中 8 個區塊需要正常運行才能使系統正常工作，那麼系統收益率將為 93%（如果 10 個中有 9 個，則為 74%，如果10 個中的 10 個）。

標記

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此外，雖然我不熟悉這種方法，但我的簡短研究表明它可能是一種多元方法，可以將多元回歸和主成分分析擴展到多個預測變量和多個響應。 它可能類似於 JMP 中提供的偏最小二乘法 (PLS)。 見 JMP關於這個平台的文檔.

 

在無數學科中獨立開發了無數多元方法。

回复：冗餘分析

簡短的回答是肯定的，因為它是數學，而 JMP 可以做數學。

更長的答案是 JMP 沒有專門的冗餘分析平台，但有其他平台可以促進它，例如可靠性框圖，它可以從系統中的 M 故障模式中建模 K。

 

下面我將展示如何使用 JMP 腳本語言來執行 JMP 無法立即執行的任何類型的自定義分析。

標記