Interpolación multivariable (¿modelado?)Supongamos que tengo una tabla grande de salida de simulación con 5 variables de entrada (i1, i2, i3, i4, i5) y 2 variables de salida (o1, o2).
Ahora supongamos que tengo un par de números de salida, por ejemplo (5,17) y quiero encontrar valores bastante buenos para i1 a i5, de modo que si los vuelvo a poner en la simulación, obtendría algo cercano a (5, 17) como salida.
¿JMP hace algo como esto?
AnalíticaTabla de datosOtroRe: Interpolación multivariable (¿modelado?)Básicamente, hay dos pasos que deberá seguir:
1. Cree un modelo que funcione para sus datos y problemas prácticos utilizando uno de los múltiples métodos de modelado de JMP... hay decenas de ellos.
2. Cada una de estas plataformas de modelado tiene una capacidad llamada Prediction Profiler que tiene la capacidad de 'encontrar' niveles de variables de entrada que proporcionarán valores de las variables de salida.
O si ya tiene un modelo, simplemente use el JMP Prediction Profiler independiente.
Re: Interpolación multivariable (¿modelado?)¿Qué se considera un "método de modelado"? ¿Son cosas como Mínimos cuadrados estándar, Paso a paso, Manova, etc.? ¿O estoy buscando en el lugar equivocado? Espero algo que actúe como una interpolación lineal.
Acabo de hacer un ajuste de mínimos cuadrados, pero no veo un perfilador de predicción debajo de ninguno de los triángulos rojos.
Re: Interpolación multivariable (¿modelado?)Si ejecuta Analizar>Ajustar modelo Introduzca el modelo y las variables de respuesta. Haga clic en el triángulo rojo junto a cada respuesta Perfilado de factores>Perfilador
Re: Interpolación multivariable (¿modelado?)Por método de modelado, sí, Standard Least Squares, Stepwise, o incluso los métodos no lineales como Partition, y si tienes JMP Pro, Bootstrap Forest, o cualquiera de los métodos de regresión penalizados en la plataforma de Regresión Generalizada. Cada una de estas vías tendrá, como parte del flujo de trabajo, la opción de pasar de la selección del modelo a la evaluación y la predicción utilizando Profiler en el mismo flujo de trabajo.
Cuando dice 'interpolación lineal', no estoy 100% seguro de a qué se refiere, pero lo que hace conceptualmente el generador de perfiles es tratar su espacio de factor n dimensional como una superficie n dimensional y permite que el algoritmo de optimización se detenga en cualquier punto en el espacio de factores que cumple con la conveniencia máxima para la respuesta que ha especificado dentro de la configuración del generador de perfiles. También puede incluir gráficos de superficie para visualizar la superficie de respuesta en torno a la configuración óptima de los factores. También hay una capacidad de simulación incorporada. Muchas opciones dentro del Profiler para exploración y visualización.
Fui usuario de JMP desde la versión 1... y creo que es seguro decirlo... al menos para muchos, las capacidades de Prediction Profiler de JMP hasta el día de hoy son una de las 'aplicaciones asesinas', si no la que define, en todo JMP ecosistema.
Re: Interpolación multivariable (¿modelado?)Puede que esté tratando de hacer algo para lo que no estoy mental/intelectualmente calificado.
Supongamos que tengo datos que se parecen a los puntos azules en esta imagen (que encontré en 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- planos-en-la-malla.png
... y quiero poder interpolar un montón de valores z de nuevos puntos en la región amarilla. Es lineal porque las secciones entre los puntos podrían crearse como planos (con triangulación).
Fundamentalmente, ¿cómo se llama este proceso? ¿Modelado? Estoy feliz de aprender cómo hacerlo, simplemente no sé ni por dónde empezar.
(Nota, me gustaría eventualmente hacer esto en más de 2 dimensiones).
