실행 간의 차이를 설명하는 공정 매개변수를 결정하기 위한 LDA 대 예측자 스크리닝현재 저는 화학 공정에서 한 장치를 조사하고 있습니다. 이 장치는 청소하기 전에 몇 달 동안 작동합니다. 성능은 실행마다 다릅니다. 달리기에 대한 나의 성과 지표에는 낮음, 중간, 높음의 3가지 레벨이 있습니다. 성능 지표를 설명/영향을 줄 수 있는 후보로 식별된 약 30개의 프로세스 매개변수(압력, 온도 등)가 있습니다. 이러한 프로세스 매개변수는 실행 중에 다릅니다. 나는 이러한 프로세스 매개변수 중 어떤 것이 가장 영향력이 있고 어떤 영향이 있는지(긍정적/부정적) 식별하려고 노력합니다.
저는 LDA와 예측변수 스크리닝을 사용했습니다. 가장 영향을 미치는 상위 10개 프로세스 매개변수 목록은 두 가지 방법 간에 다릅니다. 방법이 다르기 때문에 약간의 차이를 예상했지만 그렇게 광범위하지는 않았습니다. 내 질문: 두 가지 방법 중 가장 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 방법을 식별하는 방법은 무엇입니까?
해석학재: 실행 간의 차이를 설명하는 공정 매개변수를 결정하기 위한 LDA 대 예측자 스크리닝데이터 또는 합리적인 샘플 없이는 말하기가 매우 어렵습니다. '실행 중 프로세스 매개변수가 다양함'을 감안할 때 이 변형은 실행 내에서 실제로 어떻게 보이고 몇 개의 실행에 대한 데이터가 있습니까? 성과 지표의 각 수준은 몇 번 발생합니까?
재: 실행 간의 차이를 설명하는 공정 매개변수를 결정하기 위한 LDA 대 예측자 스크리닝나는 13개의 런을 가지고 있다. 각 레벨은 약 4번 발생합니다. 흐름은 필요한 처리량에 따라 변경되고 압력은 주변 조건 또는 장기간의 오염으로 인해 변경될 수 있습니다.
재: 실행 간의 차이를 설명하는 공정 매개변수를 결정하기 위한 LDA 대 예측자 스크리닝한 가지 기본적인 질문부터 시작하겠습니다. '...가장 신뢰할 수 있는 답변'에 대한 귀하의 기준은 무엇입니까? 탐색적 '답변' 또는 예측적 '답변'을 구하는 조사를 수행하고 있습니까? 내가 추천하는 데이터 분석 방법은 대체로 귀하의 답변에 따라 결정됩니다.
재: 실행 간의 차이를 설명하는 공정 매개변수를 결정하기 위한 LDA 대 예측자 스크리닝따라서 예측 변수는 시간에 따라(실행 중) 변합니까? JMP Pro에서 Functional Data Explorer를 사용해 기능 원리 구성 요소를 얻은 다음 원래 측정값 대신 예측 변수로 사용할 수 있습니다.
