모두 좋은 아침입니다.
나는 우리의 행동을 중앙 집중화하기 위해 이 주제에 대해 이메일로 교환된 모든 것을 여기에 게시합니다.
날짜 : 2022년 2월 10일 목요일 오전 10시 12분
의 : 스테판
체크리스트 형태의 이변량 모델링 지원 제안에 대한 웨비나(6월 6일)를 위한 다음 화상회의(3월 17일)를 조금 미리 준비하기 위해 다시 여러분에게 돌아올 수 있습니다.
첨부된 Excel 파일에서 이 체크리스트의 첫 번째 초안을 제공합니다. (파일 1 참조) ("이변량 모델링"이라는 제목의 탭 #2. "데이터 준비"라는 탭 #1 무시)
귀하의 의견을 환영합니다! 주저하지 말고 단계를 추가하고, 넌센스를 수정하고, 의견을 추가하거나(PS: 이니셜을 표시하십시오) 또는 열(예: "사용할 JMP 플랫폼")을 추가하십시오. 참고로 저는 Y와 X가 연속변수인 경우에만 집중했는데, 다른 경우도 다룰 생각이 있으셨나요?
양식에 대해 걱정하지 마십시오. 작업 문서일 뿐입니다. 우리는 이 점을 나중에 보게 될 것입니다.
화상회의 전에 내용에 대한 합의가 이뤄졌다면 완벽할 텐데!
따라서 다음 사항에 집중할 수 있습니다.
- 최종 콘텐츠 검토
- 방송 형식 선택
- 웨비나 조직
- 시나리오/진행 상황 정의
- 예의 선택
- 발표자의 선택
날짜 : 2022년 2월 11일 금요일 오후 3:01
의 :승리자
이 훌륭한 종합적인 작업에 감사드립니다!
실제로 "Fit Y by X" 또는 "Fit Model" 플랫폼의 사용에 따라 옵션의 수가 같지 않습니다...
두 가지를 분리하는 것도 흥미로울 수 있다고 생각합니다. 표에 언급된 옵션이나 테스트가 두 플랫폼 모두에서 반드시 가능한 것은 아니므로 모두 데이터 세트와 의도된 목적에 따라 다릅니다.
- "Fit Y by X"(및 "Distributions", "Screening>Explore Outliers", "Multivariate",… )
- "Fit Model"과 귀하가 언급한 사용 가능한 테스트를 사용하여 모델링 부분에 접근합니다.
내가 추가한 것(일부는 모델링 주제의 2부에서?):
- R² 계수의 경우 실제로 필요한 최소값은 없으며 모든 것이 컨텍스트에 따라 다릅니다. 요인에 기반한 프로세스의 수율/생산 데이터를 사용하는 경우 가능한 한 시스템을 모델링하려고 하므로 R² 예를 들어 0.6 – 0.7 미만이면 매우 실망스러울 것입니다. 잠재적으로 고려되지 않은 다른 영향 요인이 있습니다… 감각/선호도/미각 연구의 경우 다양한 속성에 따라 사람들의 선호도를 설명하기 위해 R² 0.5를 관리하는 것은 이미 매우 유익합니다(JMP Public의 개인적인 예에서 누군가의 선호도의 45%를 설명하는 맥주 분석은 매우 흥미롭습니다. ).
- 적합/과적합의 부족(및 분석을 왜곡하는 이상값의 존재)을 위해 저는 R² PRESS를 사용하고 싶습니다: 매번 n-1개의 포인트로 계산된 R²를 평균하여 계산하면 R² 및 R² Press가 매우 다른 경우 모델입니다. 팁을 주신 Damien에게 감사드립니다
- 잔차의 경우 "학습 잔차"를 표시하는 것도 매우 유익하며 문제를 한 눈에 식별할 수 있습니다.
- 이상치에 관해서는 이상치 스크리닝 플랫폼이 매우 좋지만, 차원이 많은 문제의 경우에는 “다변량” 플랫폼 -> 잭나이프 거리로 이상치 분석을 하는 것을 좋아합니다.
"Fit Y by X" 플랫폼에서는 범주형 데이터의 경우에도 할 말이 많습니다. ANOVA(평균 비교, 평균 및 표준 편차/분산의 동등성 비교 등), 우연성 분석…
마지막으로 내가 플로렌스에 보낸 두 개의 치트시트를 첨부합니다. 이것은 통계 테스트를 수행하는 데 매우 실용적입니다. (파일 2 및 3 참조)
날짜 : 2022년 2월 11일 금요일 오후 5:18
의 : 앤드류
이 작업과 귀하의 생각에 대해 스테판과 빅터에게 감사드립니다.
제안 된 테이블은 매우 좋습니다. 열에 명령을 구현하는 수단, 관련 JMP 옵션을 표시하고 이미 존재하는 파일과 구별하기 위해 심화하는 데 도움을 받음으로써 더 많은 것을 가져올 수 있다고 믿습니다. (파일 4 참조) (블랙 벨트, 올리비에의 방법 시트 등).치트 시트는 JMP를 사용하기 위한 것이어야 합니다. JMP 메뉴로 F 컬럼을 추가했습니다. (파일 5 참조) . 이 열은 데이터를 해석하는 데 올바른 그래프, 올바른 값, 올바른 p-값을 갖는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, Fit Least squares 플랫폼에서 옵션 목록을 가져왔습니다. (파일 6 참조) . 옵션은 체크할 1포인트와 연관될 수 있습니다. 아래에서 내 환경 설정을 볼 수 있습니다.
그런 다음 R² 및 기타 상관 계수의 임계값 수준에 대해 매우 주의합니다. 이것들은 랜덤 변수이며 그 중요성을 확인하기 위해 테스트를 수행해야 합니다. 약하지만 상당한 선형 상관 계수(R²에 대한 idem)로 만족할 수 있습니다.
앞으로 나아가기 위해서는 아마도 작업해야 할 라인을 나누어야 할 것입니다. 어떻게 생각해 ?
스레드를 시작해주셔서 다시 한 번 감사드립니다. 이것은 내가 우리 위원회의 슬라이드를 위해 계획한 시간을 다른 데 사용했다고 생각하게 만듭니다!
날짜 : 2022년 2월 17일 금요일 오후 2시 55분
의 : 안나
주제에 대한 모든 제안에 감사드립니다!
나는 우리가 빨리 채워질 위험이 있다고 생각합니다(또는 넘치기까지!). 세션: smile_face_with_laughing_eyes:
이번 1차 세션에서는 Fit Y by X 플랫폼에 집중하지 못하고 7월로 예정된 모델링의 2차 세션에서 Fit 모델을 남겨둘 수 없었는지 궁금합니다.
제 생각에는 변수가 양적이냐 정성적이냐에 따라 다양한 시나리오를 다루는 것이 좋을 것 같습니다.
그리고 실제로 매우 실용적인 JMP를 사용하여 각 단계에서 해당 정보를 보고 찾을 위치를 알 수 있습니다.
날짜 : 2022년 2월 23일 금요일 오후 1시 28분
의 :승리자
이 첫 번째 모델링 부분에 대한 다양한 의견과 적은 수의 분석(및 플랫폼)에 집중해야 할 필요성에 대한 후속 조치를 위해 JMP의 일변량 및 이변량 분포에 대한 가능한 분석 및 통계 테스트에 대한 간략한 요약을 제공합니다. 분포 및 Fit Y by X 플랫폼 사용 (파일 7 참조) .
모든 것을 볼 필요는 없다고 생각합니다(1시간짜리 웹 세미나에서는 짧을 수 있습니다...). 그러나 이러한 분석 중 일부에 대한 적용 사례를 선택하고 사용자가 탐색할 수 있는 치트시트에 대한 순서도를 만들 수 있습니다. 보유하고 있는 데이터와 목표(모델링, 통계적 테스트/비교, 시각화 등)에 따라 올바른 플랫폼으로 이동합니다.
나는 이 웨비나에서 통계적 테스트의 몇 가지 예를 푸시하는 것이 좋다고 생각합니다. 왜냐하면 그것들은 데이터 세트를 더 잘 이해하기 위한 탐색적 분석에서 중요하고 더 복잡한 플랫폼/분석(실험 설계 분석, MSA , …)에서도 발견되기 때문입니다. 따라서 간단한 예제에서 작동하는 방식을 이해할 수 있으면 실험 계획(및 관련된 가설) 또는 측정 시스템 분석(장비, 작업자 등에 따른 분석 변동)과 같은 보다 복잡한 분석의 논리를 더 잘 이해할 수 있습니다. .)… :웃는_얼굴_함께_웃는_눈:
날짜 : 2022년 2월 23일 금요일 오후 2시 22분
의 : 스테판
나는 단지 내가 우리 그룹을 위해 며칠 동안 작업했던 것을 당신에게 보내려고 했습니다.
(만들어진) 데이터 케이스에 대해 보내드린 체크리스트 프로토타입을 테스트하고 싶었습니다. (파일 8 및 9 참조) . 이것은 웨비나 중에 펼칠 수 있는 프레임 외에 아이디어를 제공합니다.
다음을 사용하여 이변량 모델링의 경우만 다룹니다(이것이 더 익숙함을 인정합니다).
- Anne이 추천한 것처럼 Fit Y by X 플랫폼(행사를 위해 재발견했습니다: smiley_face_with_laughing_eyes: )
- 하지만 Fit Model 플랫폼도 (실제로 매번 본능적으로 가는 곳)
Victor의 이메일과 문서를 읽으면서 우리가 해야 할 말이 너무 많다는 것을 깨달았습니다... 웨비나를 나누거나 과감한 선택을 하십시오!
(안드레, 플로렌스, 빅터와 스테판을 하나로 묶는 방법을 알려드립니다: face_qui_tire_la_langue_et_plisse_les_yeux: )
날짜 : 2022년 2월 23일 금요일 오후 4:36
의 :승리자
슬라이드를 주셔서 감사합니다. 문제를 해결하기 위한 흥미로운 단계별 접근 방식입니다.
필자의 경우 Excel 파일은 프로세스를 나타내는 데 너무 많은 도움이 되지 않고 명확하지 않을 수도 있지만 데이터, 배포 및 수행하려는 작업에 따라 치트시트 측면을 강조하고 싶었습니다(PJ의 예 참조 ) (파일 10 참조) 이전에 통계 테스트에서 보낸 순서도와 같은 JMP에서 (너무 바쁘게 만들지 않도록 순서도의 정밀도를 고려해야 합니다...).
두 가지 접근 방식은 매우 상호 보완적이라고 생각합니다. Stéphane은 데이터 세트를 분석할 때 수행할 수 있는 작업과 취해야 할 다양한 예방 조치를 보여주고, 치트 시트는 필요에 따라 그릴 수 있는 "가능성 범위"를 보여줍니다. smile_face_with_laughing_eyes:
문서와 관련하여 Florence에서 보낸 이메일에 따라 모든 문서(Excel, ppt 등)를 업로드할 수 있습니다. 커뮤니티 공간에서(여러 이메일을 통하지 않고) 같은 장소에 두려면?
- 파일을 어디에 둘 수 있는지 확인하기 위해(현재 모든 작업 파일을 그룹화하는 기술 자료 문서를 작성하고 초기 게시물에 대한 응답으로 다음이 올까요?)?
Stéphane이 지적했듯이 Stéphane과 Victor를 함께 연결하는 것은 위험할 수 있습니다. face_qui_tire_la_langue_et_plisse_les_yeux:
날짜 : 2022년 2월 23일 금요일 오후 4시 53분
의 : 피렌체
무엇 일 !!! 잘 했어요 !!!
웨비나의 기본은 정말 있는 것 같아요!
JMP가 간단하다는 사실을 잊지 말자! 그래서 단순화해야 한다고 생각합니다. 그리고 위에서 빅터와 함께합니다. 귀하의 엑셀 파일은 매우 흥미롭지만 너무 조밀합니다. PPT와 같이 계층적 구조로 제공되어야 하지만 PPT도 밀도가 높기 때문에 더 잘 보입니다.
언급된 그룹에 게시물을 작성할 수 있을 것 같습니다. 그리고 갑자기, 이 수준에서 반응, 댓글 등. 우리는 그것이 더 쉬운지 결국에는 사용하지 않을 것입니다! 모델링 그룹의 리더가 첫 번째 게시물을 작성하게했습니다!
3월 17일에 이 모든 콘텐츠를 제자리에 놓고 1시간 이내에 다시 가져오세요!!!!
준비 웨비나 보고서.
날짜 : 03/17
참석자 : 플로렌스, 앤, 이사벨, 앙드레, 빅터, 토마스, 스테판
6월 9일 웨비나 조직
- 데이터의 특성에 따라 사용 사례로 사용자를 안내하는 순서도의 소개 프레젠테이션. 청중의 관심을 끌 수 있도록 이 부분을 매력적이고 유익하게 만드십시오.
- 프레젠테이션 N°1: 범주형 데이터(ANOVA)의 경우(20분), Victor
- Presentation N°2: 연속 데이터의 경우(FitXbyY, FitModel)(20분), Stéphane
- Presentation N°3: 제약 분야에 적용 가능한 규제 프레임워크, Thomas
권장 사항
- 간단하게! 프레젠테이션을 접근 가능하고 매력적으로 만드십시오... 글리터를 넣어주세요!!
- 웨비나의 각 부분에 대한 매력적인 제목을 생각하십시오.
- 청중의 모든 사용자가 우려해야 한다는 점을 염두에 두고 "비즈니스", "산업 개념" 프레젠테이션을 지향합니다.
- 미숙한 사용자가 두려워할 수 있는 변수의 변환을 너무 주장하지 않도록 주의하십시오.
다음 회의
4월 13일 오전 10시~11시
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