Mehrvariablen-Interpolation (Modellierung?)Angenommen, ich habe eine große Tabelle mit Simulationsausgaben mit 5 Eingabevariablen (i1, i2, i3, i4, i5) und 2 Ausgabevariablen (o1, o2).
Nehmen wir nun an, ich habe ein Paar Ausgangszahlen, z. B. (5,17), und ich möchte ziemlich gute Werte für i1 bis i5 finden, sodass ich, wenn ich sie wieder in die Simulation einfüge, etwas in der Nähe von (5, 17) als Ausgang.
Macht JMP so etwas?
AnalytikDatentabelleAndereBetreff: Mehrvariablen-Interpolation (Modellierung?)Es gibt im Wesentlichen zwei Schritte, die Sie durchlaufen müssen:
1. Erstellen Sie ein Modell, das für Ihre Daten und Ihr praktisches Problem funktioniert, indem Sie eine der zahlreichen JMP-Modellierungsmethoden verwenden ... es gibt unzählige davon.
2. Jede dieser Modellierungsplattformen verfügt über eine Funktion namens Prediction Profiler, die in der Lage ist, Eingangsvariablenebenen zu „finden“, die Werte der Ausgangsvariablen liefern.
Wenn Sie bereits über ein Modell verfügen, verwenden Sie einfach den eigenständigen JMP Prediction Profiler.
Betreff: Mehrvariablen-Interpolation (Modellierung?)Was gilt als „Modellierungsmethode“? Sind das Dinge wie Standard Least Squares, Stepwise, Manova usw.? Oder suche ich an der falschen Stelle? Ich hoffe auf etwas, das wie eine lineare Interpolation wirkt.
Ich habe gerade eine Anpassung nach der Methode der kleinsten Quadrate durchgeführt, aber ich sehe unter keinem der roten Dreiecke einen Prediction Profiler.
Betreff: Mehrvariablen-Interpolation (Modellierung?)Wenn Sie Analysieren > Modell anpassen ausführen Geben Sie das Modell und die Antwortvariablen ein. Klicken Sie auf das rote Dreieck neben jedem Response Factor Profiling>Profiler
Betreff: Mehrvariablen-Interpolation (Modellierung?)Nach Modellierungsmethode, ja, Standard Least Squares, Stepwise oder sogar die nichtlinearen Methoden wie Partition, und wenn Sie über JMP Pro, Bootstrap Forest oder eine der bestraften Regressionsmethoden in der Generalized Regression-Plattform verfügen. Jeder dieser Pfade wird als Teil des Arbeitsablaufs die Option haben, von der Modellauswahl über die Bewertung bis hin zur Vorhersage mit dem Profiler direkt im selben Arbeitsablauf zu gehen.
Wenn Sie "lineare Interpolation" sagen, bin ich mir nicht 100% sicher, worauf Sie hinauswollen, aber der Profiler behandelt konzeptionell Ihren n-dimensionalen Faktorraum als n-dimensionale Oberfläche und ermöglicht es dem Optimierungsalgorithmus, an jedem Punkt anzuhalten in dem Faktorraum, der die maximale Erwünschtheit für die Antwort erfüllt, die Sie innerhalb der Profiler-Einrichtung angegeben haben. Sie können auch Oberflächendiagramme einbeziehen, um die Antwortoberfläche um die optimalen Faktoreinstellungen herum zu visualisieren. Es gibt auch eine eingebaute Simulationsfunktion. Viele Optionen innerhalb des Profilers zur Erkundung und Visualisierung.
Ich war ein JMP-Benutzer seit Version 1 ... und ich denke, man kann mit Sicherheit sagen ... zumindest für viele sind die Prediction Profiler-Funktionen von JMP bis heute eine der, wenn nicht die, definierende "Killer-App" im gesamten JMP Ökosystem.
Betreff: Mehrvariablen-Interpolation (Modellierung?)Ich versuche möglicherweise, etwas zu tun, wofür ich geistig/intellektuell nicht qualifiziert bin.
Angenommen, ich habe Daten, die wie die blauen Punkte auf diesem Bild aussehen (die ich bei Google gefunden habe):
https://www.researchgate.net/profile/Michel-Bercovier/publication/280567956/figure/fig2/AS:640636273303552@1529750998054/Planar-mesh-and-3D-surface-interpolating-3D-points-and-tangent- planes-at-the-mesh.png
... und ich möchte in der Lage sein, eine Reihe von Z-Werten neuer Punkte in der gelben Region zu interpolieren. Es ist linear, weil die Abschnitte zwischen den Punkten als Ebenen (mit Triangulation) erstellt werden könnten.
Wie heißt dieser Vorgang im Grunde? Modellieren? Ich lerne gerne, wie man es macht, ich weiß nur nicht einmal, wo ich anfangen soll.
(Beachten Sie, dass ich dies eventuell in mehr als zwei Dimensionen tun möchte.)
