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預測分析器模擬自動化

大家好！

 

在預測刻畫器中，使用者能夠使用給定的預測公式、輸入和規格限制來產生 PPM 值。 只需點擊分析器 GUI 設定中預測分析器旁的「模擬」按鈕即可完成此操作。 此時，將產生一個包含平均值、PPM 和標準差值的表格。

 

我好奇：此程序是否可以在腳本（或 GUI 中的其他位置）中自動執行，以便為任何輸入變數在設定的值範圍內產生多個 PPM 值。 我將使用這些數據來繪製並顯示各種 PPM 值與給定輸入參數的關係。 截至目前，我還沒有找到一種方法來做到這一點。 目前唯一的方法是簡單地更改輸入值並再次點擊類比按鈕，然後手動記錄輸出 PPM 值。 這顯然不是一種非常有效的方法，但是透過我在網路上和這些論壇中的搜索，我沒有找到其他方法。

 

我將非常感謝任何有助於自動化此過程的提示！ 謝謝。

數據探索和視覺化品質和工藝工程視窗回覆：預測分析器模擬自動化

嘗試“幫助 > 腳本索引”並蒐索“模擬器”：

這些例子應該有幫助。

回覆：預測分析器模擬自動化

謝謝@ih ，這個答案正是我一直在尋找的！ 我很欣賞我所描述的每個部分的評論和完整的程式碼。

 

我唯一的附加問題是如何在此腳本中的模擬器中設定“規格限制”。 比如這樣：

// Use simulation in the profiler to estimate variation in yield at a single point
prf = Profiler(
 Y( :Pred Formula Yield ),
 Profiler(
  1,
  Term Value(
   Aperture( 11.25, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
   Ranging( 10, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
   Cadence( 22.5, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
  ),
  Simulator(
   1,
   Factors(
    Aperture << Random( Normal( 11.25, 2 ) ),
    Ranging << Random( Normal( 10, 1 ) ),
    Cadence << Random( Normal( 22.5, 4 ) )
   ),
   Responses( Pred Formula Yield << No Noise ),
<FONT color="#FF0000">            Spec Limits( Pred Formula Yield, LSL(0), USL(2) )     // insert actual Spec Limits Code here</FONT>  )
 )
);

如果我添加此等效代碼，則會彈出“規格限制”對話框，但我無法在“規格限制（）”呼叫中使用各種表達式填充它。 我一直很難找到像這樣的小事情的任何文件。

回覆：預測分析器模擬自動化

你好@穀物蓋伊，歡迎來到社區！

 

JMP 中的模擬器有一個名為模擬實驗的工具，該工具是為我相信您在這裡想要完成的任務而建造的。下面的腳本包含您應該能夠遵循的註釋，以及對模擬選單的一些探索以找到正確的命令（請參閱探查器內「模擬」旁邊的紅色三角形）。這是您正在尋找的道路嗎？

 

Names default to here(1);

// Open a sample data set and make a prediction for yield
dt = Open("$Sample_data/Ro.jmp");

fm = Fit Model(
 Y( :Yield ),
 Effects( :Aperture, :Ranging, :Cadence ),
 Personality( "Standard Least Squares" ),
 Emphasis( "Effect Leverage" ),
 Run(
  :Yield << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 1 ),
  Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ), Scaled Estimates( 0 ),
  Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
  Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
  Plot Effect Leverage( 1 ), Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ),
  Box Cox Y Transformation( 0 )}
 )
);

fm << Prediction Formula;

// Use simulation in the profiler to estimate variation in yield at a single point
prf = Profiler(
 Y( :Pred Formula Yield ),
 Profiler(
  1,
  Term Value(
   Aperture( 11.25, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
   Ranging( 10, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
   Cadence( 22.5, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
  ),
  Simulator(
   1,
   Factors(
    Aperture << Random( Normal( 11.25, 2 ) ),
    Ranging << Random( Normal( 10, 1 ) ),
    Cadence << Random( Normal( 22.5, 4 ) )
   ),
   Responses( Pred Formula Yield << No Noise )
  )
 )
);

// Do a simulation experiment to calculation variation in yield for 
// different levels of your inputs.  Note that you might need to
// adjust the ranges for different variables before this step using
// 'resent factor grid' to ensure you explore the relevant space.
dtSim = prf << Simulator( Simulation Experiment( 512, 1 ) );
dtSim << New Column( "Lowest Yield Expected",
 Numeric,
 "Continuous",
 Format( "Best", 12 ),
 Formula( :Pred Formula Yield Mean - 3 * :Pred Formula Yield SD )
);

// Graph results
dtSim << Graph Builder(
 Size( 558, 552 ),
 Show Control Panel( 0 ),
 Variables(
  X( :Aperture ),
  Y( :Ranging ),
  Wrap( :Cadence, Levels( 9 ) ),
  Color( :Lowest Yield Expected )
 ),
 Elements( Contour( X, Y, Legend( 9 ) ) )
);