업스트림 06의 JMP: 내 탄화수소는 무엇입니까? 스펙트럼 데이터를 사용하여 옥탄가 예측원래 세션 날짜: 2022년 2월 3일
다루는 주제: 데이터 가져오기 및 정리, 스펙트럼 선 그래프화, 일반화 회귀 및 PLS
JMP in the Upstream의 이번 에피소드에서는 @Bill_Worley (Sr. Systems Engineer)는 JMP에서 스펙트럼 데이터를 분석하기 위해 공동 개발한 추가 기능을 선보입니다. 그는 데이터를 JMP로 가져오는 방법, 데이터 정리 및 준비, 분석 전에 데이터를 시각화하기 위한 팁, 분석 자체를 안내합니다. 그는 부분 최소 제곱(PLS) 및 일반화 회귀를 포함하여 데이터를 분석하는 여러 방법을 보여주었습니다. 후자의 방법에서 그는 실행 가능한 결정을 내리는 데 필요한 스펙트럼 수를 400(수집된 총 라인)에서 340(통계적으로 유의한 PLS 모델에 필요), 70(Gen Reg) 미만으로 줄일 수 있습니다. 원래 생각했던 데이터의 20% 미만만 수집해야 한다고 상상해 보십시오. 그것은 실시간이고 실제 돈이 절약됩니다!
다양한 옥탄가에서 가솔린 샘플을 분석하여 얻은 스펙트럼 라인.
이 JMP in the Upstream 에피소드에서 Bill Worley(Sr. Systems Engineer)는 JMP에서 스펙트럼 데이터를 분석하기 위해 공동 개발한 추가 기능을 선보입니다. 그는 데이터를 JMP로 가져오는 방법, 데이터 정리 및 준비, 분석 전에 데이터를 시각화하기 위한 팁, 분석 자체를 안내합니다. 그는 부분 최소 제곱(PLS) 및 일반화 회귀를 포함하여 데이터를 분석하는 여러 방법을 보여주었습니다. 후자의 방법에서 그는 실행 가능한 결정을 내리는 데 필요한 스펙트럼 수를 400(수집된 총 라인)에서 340(통계적으로 유의한 PLS 모델에 필요), 70(Gen Reg) 미만으로 줄일 수 있습니다. 원래 생각했던 데이터의 20% 미만만 수집해야 한다고 상상해 보십시오. 그것은 실시간이고 실제 돈이 절약됩니다!
