どのプロセスパラメータが実行間の違いを説明しているかを判断するためのLDAと予測子のスクリーニング現在、化学プロセスのユニットを調査しています。 このユニットは、清掃される前に数か月間稼働します。 パフォーマンスは実行ごとに異なります。 実行のパフォーマンス指標には、低、中、高の3つのレベルがあります。 パフォーマンス指標を説明/影響を与える可能性のある候補として特定された約30のプロセスパラメータ（圧力、温度など）があります。 これらのプロセスパラメータは、実行中に変化します。 私は、これらのプロセスパラメータのどれが最も影響力があり、どのような影響があるか（正/負）を特定しようとしています。
LDAと予測子スクリーニングを使用しました。 最も影響力のあるプロセスパラメータのトップ10のリストは、2つの方法で異なります。 方法が異なるので、私はいくつかの違いを期待しましたが、それほど広範囲ではありません。 私の質問：2つの方法のどちらが私に最も信頼できる答えを与えるかを特定する方法は？
分析Re：実行間の違いを説明するプロセスパラメータを決定するためのLDAと予測子のスクリーニングデータまたはその合理的なサンプルなしで言うのは非常に難しいです。 「実行中にプロセスパラメータが変化する」とすると、この変化は実行内で実際にどのように見え、何回の実行のデータがありますか？ パフォーマンス指標の各レベルは何回発生しますか？
Re：実行間の違いを説明するプロセスパラメータを決定するためのLDAと予測子のスクリーニング私は13ランを持っています。 各レベルは約4回発生します。 必要なスループットに応じて流量が変化し、周囲条件や長時間のファウリングにより圧力が変化する可能性があります
Re：実行間の違いを説明するプロセスパラメーターを決定するためのLDAと予測子のスクリーニング1つの基本的な質問から始めましょう。 「...最も信頼できる答え」の基準は何ですか？ 探索的「回答」または予測的「回答」を求めている調査を行っていますか？ 私がお勧めするデータ分析方法は、大体においてあなたの答えによって決定されます。
Re：実行間の違いを説明するプロセスパラメーターを決定するためのLDAと予測子のスクリーニングでは、予測変数は時間の経過とともに変化しますか（実行中）？ JMPProのFunctionalData Explorerを試して機能原理コンポーネントを取得し、元の測定値の代わりにそれらを予測子として使用することができます。
Re：実行間の違いを説明するプロセスパラメーターを決定するためのLDAと予測子のスクリーニング実行のパフォーマンスが低いまたは高い理由を説明するプロセス変数を特定したいと思います。 次のステップは、これらの変数を帯域幅に設定できるかどうか（または他の変数で補正できるかどうか）を確認して、一貫して高い実行を維持できるかどうかを確認することです。 エンジニアリングの観点から、いくつかの候補変数が特定されています。 分析は、最も影響力のある変数を見つけることを目的としています。 （根本原因分析のように）
これがあなたの質問に答えることを願っています。 質問を探索的または予測的と誤解しないようにしたかった
