Interpolation multivariable (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 très bonnes valeurs pour i1 à i5, de sorte que si je les remets dans la simulation, j'obtiendrais quelque chose proche de (5, 17) comme sortie.
Est-ce que JMP fait quelque chose comme ça ?
Ingénierie Qualité et ProcédésRe : Interpolation multi-variable (modélisation ?)La modélisation est ce que l'on utilise pour créer la surface que vous avez montrée sur la photo. Ensuite, d'autres techniques qui ne sont pas techniquement de « modélisation » sont utilisées pour créer les prédictions. Celles-ci peuvent être aussi simples que de créer une visualisation comme l’image et de sélectionner visuellement des points sur le graphique. Dans plusieurs dimensions par rapport à x, cela devient une solution intenable, vous utilisez donc quelque chose comme le profileur de prédiction JMP pour vous aider dans les prédictions. Le modèle que vous utilisez pour créer la surface est au cœur du Prediction Profiler. Comme @Mark_Bailey suggère, en particulier pour une surface comme celle montrée sur votre photo, un modèle de processus gaussien pourrait très bien fonctionner. Mais le modèle spécifique que vous choisirez dépend de vous...
Si vous n'y connaissez rien en modélisation, j'ai deux réflexions :
1. Voulez-vous résoudre ce problème une fois et ne comptez plus jamais utiliser ces méthodes ? Si oui, ma suggestion est d'embaucher un consultant pour faire le travail. Au moment où vous investirez votre temps et votre énergie pour passer du point zéro à la solution, vous dépenserez l'équivalent en temps plutôt que de payer un consultant... et vous ferez probablement des erreurs en cours de route sans même le savoir. C'est ainsi que se produit l'apprentissage. Si non et que vous souhaitez développer vos propres capacités personnelles dans cet espace, poursuivez votre lecture.
2. Je suppose que vous en savez très peu sur les méthodes statistiques et JMP. Si tel est le cas, le cours gratuit SAS « Réflexion statistique pour la résolution de problèmes industriels » est un bon point de départ. Commencez par le début et terminez tout le cours. PUIS travaillez à résoudre votre problème. Voici un lien vers le cours : Pensée statistique pour la résolution de problèmes industriels
Re : Interpolation multi-variable (modélisation ?)Tout cela n'est que modélisation, mais vous pouvez appeler cela de l'interpolation. Un interpolateur particulièrement flexible et puissant est un Processus gaussien . Vous pouvez en savoir plus et savoir comment l'utiliser avec JMP et vos données dans l'aide .
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 trouvée 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-mesh.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 s’appelle ce processus ? La modélisation? Je suis content d'aller apprendre comment faire, je ne sais même pas par où commencer.
(Remarque, j'aimerais éventuellement le faire en plus de 2 dimensions.)
Re : Interpolation multi-variable (modélisation ?)Par méthode de modélisation, oui, les moindres carrés standard, pas à pas, ou même les méthodes non linéaires telles que la partition, et si vous disposez de JMP Pro, Bootstrap Forest ou l'une des méthodes de régression pénalisées de la plateforme 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 en utilisant le Profiler 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 traiter votre espace factoriel à n dimensions comme une surface à n dimensions et permet à l'algorithme d'optimisation de s'arrêter à tout moment. dans l'espace de facteurs qui répond à l'opportunité maximale pour la réponse que vous avez spécifiée dans la configuration du Profiler. Vous pouvez également inclure des tracés de surface pour visualiser la surface de réponse autour des paramètres de facteurs optimaux. Il existe également une capacité de simulation intégrée. De nombreuses options dans le Profiler pour l'exploration et la visualisation.
J'étais un utilisateur de JMP depuis la version 1... et je pense qu'il est prudent de le dire... du moins pour beaucoup, les fonctionnalités de Prediction Profiler de JMP sont à ce jour l'une des « applications phares », sinon la seule, qui définit l'ensemble de JMP. écosystème.
Re : Interpolation multi-variable (modélisation ?)Si vous exécutez Analyse>Ajuster le modèle 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 ?)Qu'est-ce qui est considéré comme 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 par les moindres carrés, mais je ne vois aucun profileur de prédiction sous aucun des triangles rouges.
Re : 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 en utilisant l'une des multiples méthodes de modélisation JMP... il en existe des dizaines.
2. Chacune de ces plates-formes de modélisation dispose d'une fonctionnalité 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 disposez déjà d’un modèle, utilisez simplement le profileur de prédiction JMP autonome.
