모두들 안녕!
예측 프로파일러 내에서 사용자는 주어진 예측 공식, 입력 및 사양 한계를 사용하여 PPM 값을 생성할 수 있습니다. 프로파일러 GUI 설정에서 예측 프로파일러 옆에 있는 "시뮬레이트" 버튼을 누르기만 하면 됩니다. 이 시점에서 평균, PPM 및 표준 편차 값이 포함된 테이블이 생성됩니다.
나는 궁금하다: 이 프로세스를 스크립트(또는 GUI의 다른 곳) 내에서 자동화하여 입력 변수에 대해 설정된 값 범위에 대해 여러 PPM 값을 생성할 수 있습니까? . 이 데이터를 사용하여 주어진 입력 매개변수에 대한 다양한 PPM 값을 플롯하고 표시합니다. 현재로서는 이 작업을 수행할 방법을 찾지 못했습니다. 현재 유일한 방법은 입력 값을 변경하고 시뮬레이션 버튼을 다시 누른 다음 출력 PPM 값을 수동으로 문서화하는 것입니다. 이것은 분명히 매우 효율적인 방법은 아니지만 온라인 검색과 이 포럼에서 다른 방법을 찾지 못했습니다.
이 프로세스를 자동화하는 데 도움이 되는 조언을 주시면 감사하겠습니다! 감사해요.
'도움말 > 스크립팅 색인'을 시도하고 '시뮬레이터'를 검색하십시오.
이 예제가 도움이 될 것입니다.
감사합니다 @ih , 이 답변이 제가 찾던 바로 그 답변입니다! 제가 설명한 각 섹션에 대한 의견과 철저한 코드에 감사드립니다.
유일한 추가 질문은 이 스크립트의 시뮬레이터에서 "사양 제한"을 설정할 수 있는 방법입니다. 다음과 같습니다:
// 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> )
)
);이 코드에 상응하는 코드를 추가하면 Spec Limits 대화 상자가 나타나지만 "Spec Limits()" 호출에서 다양한 표현식으로 이를 채울 수는 없습니다. 이와 같은 작은 일에 대한 문서를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.
안녕 @시리얼가이 , 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
JMP의 시뮬레이터에는 여기에서 달성하려는 목적을 위해 만들어진 시뮬레이션 실험이라는 도구가 있습니다.아래 스크립트에는 올바른 명령을 찾기 위한 시뮬레이션 메뉴 탐색과 함께 따라야 할 설명이 있습니다(프로파일러 내부의 시뮬레이션 옆에 있는 빨간색 삼각형 참조).이것이 당신이 찾고 있는 길인가요?
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 ) ) )
);
