Interpolation multi-variable (modélisation ?)Supposons que j'ai une grande table de sortie de simulation avec 5 variables d'entrée (i1, i2, i3, i4, i5) et 2 variables de sortie (o1, o2).
Supposons maintenant que j'ai une paire de nombres de sortie, par exemple (5,17) et que je souhaite trouver de bonnes valeurs pour i1 à i5, de sorte que si je les remets dans la simulation, j'obtiendrais quelque chose proche de (5, 17) en sortie.
JMP fait-il quelque chose comme ça ?
AnalytiqueTableau de donnéesAutreRe : Interpolation multi-variable (modélisation ?)Il y a essentiellement deux étapes que vous devrez suivre :
1. Créez un modèle qui fonctionne pour vos données et votre problème pratique à l'aide de l'une des multiples méthodes de modélisation JMP... il en existe des dizaines.
2. Chacune de ces plates-formes de modélisation a une capacité appelée Prediction Profiler qui a la capacité de « trouver » les niveaux de variables d'entrée qui fourniront les valeurs des variables de sortie.
Ou si vous avez déjà un modèle, utilisez simplement le profileur de prédiction JMP autonome.
Re : Interpolation multi-variable (modélisation ?)Qu'est-ce qu'une "méthode de modélisation" ? S'agit-il de choses comme les moindres carrés standard, Stepwise, Manova, etc. ? Ou est-ce que je cherche au mauvais endroit ? J'espère quelque chose qui agit comme une interpolation linéaire.
Je viens de faire un ajustement des moindres carrés, mais je ne vois pas de profileur de prédiction sous aucun des triangles rouges.
Re : Interpolation multi-variable (modélisation ?)Si vous exécutez Analyze>Fit Model Entrez le modèle et les variables de réponse. Cliquez sur le triangle rouge à côté de chaque réponse Factor Profiling>Profiler
Re : Interpolation multi-variable (modélisation ?)Par méthode de modélisation, oui, Standard Least Squares, Stepwise, ou même les méthodes non linéaires telles que Partition, et si vous avez JMP Pro, Bootstrap Forest, ou l'une des méthodes de régression pénalisée de la plate-forme de régression généralisée. Chacune de ces voies aura, dans le cadre du flux de travail, la possibilité de passer de la sélection du modèle à l'évaluation en passant par la prédiction à l'aide du profileur directement dans le même flux de travail.
Lorsque vous dites "interpolation linéaire", je ne suis pas sûr à 100% de ce que vous voulez dire, mais ce que le profileur fait conceptuellement, c'est de traiter votre espace de facteurs à n dimensions comme une surface à n dimensions et permet à l'algorithme d'optimisation de s'arrêter à tout point dans l'espace de facteur qui répond à la désirabilité maximale pour la réponse que vous avez spécifiée dans la configuration du profileur. Vous pouvez également inclure des tracés de surface pour visualiser la surface de réponse autour des paramètres de facteur optimaux. Il y a aussi une capacité de simulation intégrée. Beaucoup d'options dans le profileur pour l'exploration et la visualisation.
J'étais un utilisateur de JMP depuis la version 1... et je pense qu'il est prudent de dire... du moins pour beaucoup, les capacités de Prediction Profiler de JMP à ce jour sont l'une des, sinon la, définition de "l'application tueuse" dans l'ensemble de JMP écosystème.
Re : Interpolation multi-variable (modélisation ?)J'essaie peut-être de faire quelque chose pour lequel je ne suis pas mentalement/intellectuellement qualifié.
Supposons que j'ai des données qui ressemblent aux points bleus sur cette image (que j'ai trouvées sur 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- avions-au-maille.png
... et je veux pouvoir interpoler un tas de valeurs z de nouveaux points dans la région jaune. C'est linéaire car les sections entre les points pourraient être créées sous forme de plans (avec triangulation).
Fondamentalement, comment appelle-t-on ce processus ? La modélisation? Je suis heureux d'aller apprendre comment le faire, je ne sais même pas par où commencer.
(Remarque, j'aimerais éventuellement le faire dans plus de 2 dimensions.)
