1 つのパラメーターに最も影響を与える変数を見つけるにはやあ！ 私は6列があり、6列目は基本的に列1〜5の式です。 例えば、
- 列 1 : 温度 A
- 列 2 : 温度 B
- 列 3: 温度 C
- 列 4 : 温度 D
- 列 5 : フロー
- 列 6 : フロー * [(AC)/(BD)]
私が見るのに最適な JMP のツールは何ですか。1 から 5 までのどの列が、6 列目が変化したかを示す最も大きな要因です。 私の質問が明確であることを願っています...ありがとう。
分析Re: 1 つのパラメーターに最も影響を与える変数を見つけるには説明されている微積分ベースの感度方程式に加えて、変数自体がどのように変化するか (変数の最小値から最大値までの広がり) とその広がりの形状に基づいて、変数が 6 番目のパラメーターにどのように影響するかを検出できます。 .したがって、各変数のヒストグラムと最終結果 (6 列目) のヒストグラムを使用して関係を調べることもできます。
Re: 1 つのパラメーターに最も影響を与える変数を見つけるには私が見つけた列間の関係の既存のモデル（つまり、式）を持っているときはいつでもプロファイラーその関係がどのように見えるかを見るための最良のツールです。
私はあなたの式を取り、温度のいくつかの範囲を作り、流量を-1から1に設定しました.
プロファイラーを公開しましたJMPパブリック以下に埋め込んでいます。
ここにデータ表も添付します。
詳しくはこちら予測プロファイラー.
Re: 1 つのパラメーターに最も影響を与える変数を見つけるには列 6 は応答変数で、列 1 ～ 5 は因子です。
因子に対する応答の感度を求めています。 これは微積分によって決定でき、新しい変数は新しい列で計算できます。 次に、最大値を持つ列が最も効果のある列です。 感度は実際の値の関数であるため、因子のドメイン内の各ポイントで異なる可能性があります。
感度は、方程式自体を見ることによって決定されます。 方程式は次のとおりです。
Y = フロー * (AC) / (BD)
微積分によってこれらの感度方程式を取得し、それぞれが数式を持つ 5 つの新しい列として作成できます。
SA = dY / dA = フロー / (BD)、単位は 1 度あたりのフロー
SB = dY / dB = -フロー * (AC) / (BD)^2、単位は 1 度あたりのフロー
SC = dY / dC = -フロー / (BD)、単位は 1 度あたりのフロー
SD = dY / dD = フロー * (AC) / (BD)^2、単位は 1 度あたりのフロー
SFlow = dY / dFlow = (AC)/(BD)、単位は無次元
Re: 1 つのパラメーターに最も影響を与える変数を見つけるにはあなたの質問は私には意味がありません。数式で作成した列 6 - 数式は各変数がどのように含まれているかを示しているため、変数が列 6 にどれだけ寄与しているかを尋ねるのは意味がありません。通常、説明しようとしている応答変数がいくつかあります。列は、その応答を予測するために使用している潜在的な要因です。次に、それぞれがどれだけ貢献しているかを尋ねるのが賢明です。
