多変数補間 (モデリング?)5 つの入力変数 (i1、i2、i3、i4、i5) と 2 つの出力変数 (o1、o2) を含むシミュレーション出力の大きなテーブルがあるとします。
ここで、出力数値のペア、たとえば (5,17) があり、i1 から i5 までのかなり良い値を見つけて、それらをシミュレーションに戻すと、(5,17) に近い値が得られるとします。 17) 出力として。
JMPはこのようなことをしますか?
品質およびプロセスエンジニアリングRe: 多変数補間（モデリング？）モデリングとは、写真で示した表面を作成するために使用するものです。 次に、技術的には「モデリング」ではない他の手法を使用して予測が作成されます。 これらは、図のようなビジュアライゼーションを作成し、グラフから視覚的にポイントを選択するのと同じくらい簡単です。 x に関する複数の次元では、これは維持できない解決策になるため、予測を支援するために JMP 予測プロファイラーのようなものを使用します。 予測プロファイラーの中心となるのは、サーフェスの作成に使用するモデルです。 として@Mark_Bailey特に、写真に示されているような表面では、ガウス過程モデルが非常にうまく機能する可能性があることが示唆されています。 ただし、最終的にどのモデルを使用するかはあなた次第です...
モデリングについて何も知らない場合、次の 2 つの考えがあります。
1. この問題を一度解決したいと思いますが、今後これらの方法を使用するつもりはありませんか? 「はい」の場合、私の提案は、コンサルタントを雇って作業を行うことです。 ゼロから解決に向けて時間とエネルギーを投資するまでに、コンサルタントにお金を払うのと同等の時間を費やすことになります…そしておそらく、途中で気づかないうちにいくつかの間違いを犯すことになるでしょう。 そうやって学習が起こるのです。 「いいえ」で、この分野で自分の個人的な能力を構築したい場合は、読み続けてください。
2. あなたは統計手法と JMP についてほとんど知らないと思います。 その場合は、無料の SAS コース「産業問題解決のための統計的思考」から始めるのが最適です。 最初から始めてコース全体を完了してください。 それから問題の解決に取り組みます。 コースへのリンクは次のとおりです。産業上の問題解決のための統計的思考
Re: 多変数補間（モデリング？）これはすべてモデリングですが、補間と呼んでもいいでしょう。 特定の柔軟で強力な補間器は、ガウス過程。 これについて、および JMP とデータでそれを使用する方法については、次の URL で読むことができます。手伝い。
Re: 多変数補間（モデリング？）私は精神的/知的に資格のないことをやろうとしているのかもしれません。
この画像の青い点のようなデータがあるとします (Google で見つけたものです)。
https://www.researchgate.net/profile/Michel-Bercovier/publication/280567956/figure/fig2/AS:640636273303552@1529750998054/Planar-mesh-and-3D-surface-interpolating-3D-points-and-tangent-メッシュ上の平面.png
...そして、黄色の領域内の新しいポイントの一連の Z 値を補間できるようにしたいと考えています。 点間のセクションは (三角形分割を使用して) 平面として作成できるため、線形になります。
基本的に、このプロセスは何と呼ばれるのでしょうか? モデリング？ 喜んでその方法を学びに行きますが、どこから始めればよいのかさえわかりません。
(最終的にはこれを 2 次元以上で実現したいと考えています。)
Re: 多変数補間（モデリング？）モデリング手法によって、はい、標準最小二乗法、ステップワイズ、またはパーティションなどの非線形手法も使用できます。また、JMP Pro を使用している場合は、ブートストラップ フォレスト、または一般化回帰プラットフォームのペナルティ付き回帰手法のいずれかを使用できます。 これらの各経路には、ワークフローの一部として、同じワークフロー内でプロファイラーを使用して、モデルの選択から評価、予測までを行うオプションがあります。
「線形補間」と言われても、何を言いたいのか 100% わかりませんが、プロファイラーが概念的に行うことは、n 次元の因子空間を n 次元の曲面として扱い、最適化アルゴリズムを任意の時点で停止できるようにすることです。プロファイラー設定内で指定した応答の最大の望ましさを満たす因子空間内。 曲面プロットを含めて、最適な因子設定の周囲の応答曲面を視覚化することもできます。 シミュレーション機能も内蔵されています。 プロファイラー内の探索と視覚化のためのオプションが多数あります。
私はバージョン 1 から JMP ユーザーでした...そして、少なくとも多くの人にとって、今日までの JMP の予測プロファイラー機能は、JMP 全体の中で定義される「キラー アプリ」とまでは言わないまでも、その 1 つであると言っても過言ではないと思います。生態系。
Re: 多変数補間（モデリング？）「分析」>「モデルの適合」を実行する場合、モデルと応答変数を入力します。 各応答の横にある赤い三角形をクリックします。 [因子プロファイリング] > [プロファイラー]
Re: 多変数補間（モデリング？）「モデリング手法」とは何ですか? それは標準最小二乗法、ステップワイズ、マノバなどのようなものですか? それとも私が探している場所が間違っているのでしょうか？ 線形補間のような機能を期待しています。
最小二乗近似を実行しましたが、赤い三角形の下に予測プロファイラーが表示されません。
Re: 多変数補間（モデリング？）基本的に次の 2 つの手順を実行する必要があります。
1. 複数の JMP モデリング手法の 1 つを使用して、データと実際的な問題に適したモデルを構築します...多数の手法があります。
2. これらのモデリング プラットフォームのそれぞれには、出力変数の値を提供する入力変数レベルを「見つける」機能を持つ予測プロファイラーと呼ばれる機能があります。
または、モデルがすでにある場合は、スタンドアロンの JMP Prediction Profiler を使用してください。
