Interpolazione multivariabile (modellazione?)Supponiamo di avere una grande tabella di output della simulazione con 5 variabili di input (i1, i2, i3, i4, i5) e 2 variabili di output (o1, o2).
Supponiamo ora di avere una coppia di numeri di output, ad esempio (5,17) e di voler trovare valori abbastanza buoni da i1 a i5, in modo tale che se li reinserissi nella simulazione, otterrei qualcosa vicino a (5, 17) come uscita.
JMP fa qualcosa del genere?
Ingegneria della qualità e dei processiRi: Interpolazione multivariabile (modellazione?)La modellazione è ciò che si usa per creare la superficie mostrata nell'immagine. Quindi per creare le previsioni vengono utilizzate altre tecniche che non sono tecnicamente di "modellazione". Questi possono essere semplici come creare una visualizzazione come l'immagine e selezionare visivamente i punti dal grafico. In più dimensioni rispetto a x questa diventa una soluzione insostenibile, quindi usi qualcosa come JMP Prediction Profiler per aiutarti con le previsioni. Sicuramente il cuore del Prediction Profiler è il modello che stai utilizzando per creare la superficie. COME @Mark_Bailey suggerisce, soprattutto per una superficie come quella mostrata nella tua immagine, un modello di processo gaussiano potrebbe funzionare molto bene. Ma il modello specifico con cui ti ritroverai dipende da te...
Se non sai nulla di modellismo, ho due pensieri:
1. Vuoi risolvere questo problema una volta e non aspettarti mai più di utilizzare questi metodi? Se sì, il mio suggerimento è assumere un consulente per svolgere il lavoro. Nel momento in cui investirai tempo ed energia per passare dal punto zero alla soluzione, spenderai l'equivalente del tuo tempo rispetto al pagamento di un consulente... e probabilmente commetterai alcuni errori lungo il percorso senza nemmeno saperlo. È così che avviene l'apprendimento. Se no, e vuoi sviluppare le tue capacità personali in questo spazio, continua a leggere.
2. Presumo che tu sappia molto poco sui metodi statistici e su JMP. Se è così, un ottimo punto di partenza è il corso gratuito SAS "Pensiero statistico per la risoluzione dei problemi industriali". Inizia dall'inizio e completa l'intero corso. POI lavora per risolvere il tuo problema. Ecco un link al corso: Pensiero statistico per la risoluzione dei problemi industriali
Ri: Interpolazione multivariabile (modellazione?)È tutta modellazione, ma potresti chiamarla interpolazione. Un particolare interpolatore flessibile e di potenza è a Processo gaussiano . Puoi leggere informazioni su di esso e su come utilizzarlo con JMP e i tuoi dati in l'aiuto .
Ri: Interpolazione multivariabile (modellazione?)Potrei provare a fare qualcosa per cui non sono mentalmente/intellettualmente qualificato per fare.
Supponiamo di avere dati che assomigliano ai punti blu su questa immagine (che ho trovato su Google):
https://www.researchgate.net/profile/Michel-Bercovier/publication/280567956/figure/fig2/AS:640636273303552@1529750998054/Planar-mesh-and-3D-surface-interpolating-3D-points-and-tangent- aerei-at-the-mesh.png
... e voglio essere in grado di interpolare un gruppo di valori z di nuovi punti nella regione gialla. È lineare perché le sezioni tra i punti potrebbero essere create come piani (con triangolazione).
Fondamentalmente come si chiama questo processo? Fare la modella? Sono felice di imparare come farlo, semplicemente non so nemmeno da dove cominciare.
(Nota, mi piacerebbe eventualmente farlo in più di 2 dimensioni.)
Ri: Interpolazione multivariabile (modellazione?)In base al metodo di modellazione, sì, Minimi quadrati standard, Stepwise o anche metodi non lineari come Partizione e se disponi di JMP Pro, Bootstrap Forest o uno qualsiasi dei metodi di regressione penalizzata nella piattaforma di regressione generalizzata. Ciascuno di questi percorsi avrà come parte del flusso di lavoro la possibilità di passare dalla selezione del modello alla valutazione fino alla previsione utilizzando il Profiler direttamente nello stesso flusso di lavoro.
Quando dici "interpolazione lineare" non sono sicuro al 100% a cosa ti riferisci, ma ciò che fa concettualmente il profiler è trattare lo spazio dei fattori n dimensionali come una superficie n dimensionale e consente all'algoritmo di ottimizzazione di fermarsi in qualsiasi punto nello spazio dei fattori che soddisfa la massima desiderabilità per la risposta che hai specificato nella configurazione del Profiler. È inoltre possibile includere grafici di superficie per visualizzare la superficie di risposta attorno alle impostazioni ottimali dei fattori. C'è anche una capacità di simulazione integrata. Molte opzioni all'interno del Profiler per l'esplorazione e la visualizzazione.
Sono stato un utente JMP dalla versione 1... e penso che sia sicuro dirlo... almeno per molti, le funzionalità Prediction Profiler di JMP fino ad oggi sono una delle, se non la, "killer app" che definisce l'intero JMP ecosistema.
Ri: Interpolazione multivariabile (modellazione?)Se esegui Analizza>Adatta modello, inserisci il modello e le variabili di risposta. Fare clic sul triangolo rosso accanto a ciascuna risposta Profilazione fattoriale>Profiler
Ri: Interpolazione multivariabile (modellazione?)Cos'è considerato un "metodo di modellazione"? Sono cose come i minimi quadrati standard, Stepwise, Manova, ecc.? Oppure sto cercando nel posto sbagliato? Spero in qualcosa che agisca come un'interpolazione lineare.
Ho appena eseguito un adattamento dei minimi quadrati, ma non vedo un profiler di previsione sotto nessuno dei triangoli rossi.
Ri: Interpolazione multivariabile (modellazione?)Ci sono fondamentalmente due passaggi che dovrai seguire:
1. Costruisci un modello che funzioni per i tuoi dati e per il tuo problema pratico utilizzando uno dei molteplici metodi di modellazione JMP...ce ne sono decine.
2. Ognuna di queste piattaforme di modellazione ha una funzionalità chiamata Prediction Profiler che ha la capacità di "trovare" i livelli delle variabili di input che forniranno i valori delle variabili di output.
Oppure, se disponi già di un modello, utilizza semplicemente il JMP Prediction Profiler autonomo.
