仕様限界に従って複数のモデルにわたって逆予測を実行するにはどうすればよいですかJMP コミュニティの皆様
あなたの助けが必要です。 DoE 分析に基づいて、30 の異なる出力パラメータに対する 6 つの入力パラメータ/要因、それらの相互作用効果および二次効果の影響を調査しました。したがって、フィット モデル プラットフォームで 30 のモデルを作成しました。
これら 30 個の出力パラメータにはそれぞれ特定の仕様制限があります。他のすべての入力パラメータを特定の条件に保ちながら、出力値が仕様制限内に収まるように各入力パラメータの範囲を評価する必要があります。 JMP の逆予測機能は非常に役立ちます。ただし、これらすべての手順を手動で (各入力パラメーターおよび 30 の異なるモデルにわたって) 実行すると、時間がかかりすぎます (30*6 = 180)。この手順を自動化する方法はありますか (JSL で可能でしょうか?)
ではごきげんよう！
品質およびプロセスエンジニアリングRe: 仕様の制限に従って、複数のモデル間で逆予測を実行するにはどうすればよいですか私はあなたのアイデアがとても好きです。 特に、現在直面している別の問題に使用できると思います。 ただし、JMP では CI のみを計算でき、予測区間は計算できません。 この問題を回避するために、予測 SE 式を適応させ、適応された SE 式を使用してプロファイラーのすべてを再度プロットします。 私が直面している問題は、オプションの逆予測が利用できなくなったことです。
あなたのアプローチを使用すると、モデルの平均予測のみを考慮することができますが、モデルの不確実性は考慮できません。
おそらく、あなたまたは他の誰かがその問題を回避するための別の良いアイデアを持っていますか? 
Re: 仕様の制限に従って、複数のモデル間で逆予測を実行するにはどうすればよいですかこれにはプロファイラーを使用できると思います。あなたは試すことができます：
- 列情報で、すべての出力列の応答制限を設定します
- 応答限界を設定する前に を行った場合は、適合モデルからのすべてのモデルの予測式を保存します。代わりに、ここでそれらを設定する必要があります。
- 変数の下限と上限を含む多数の制限がある場合は、すべての列が制限内にある場合に true である単一の列を作成できます。
- グラフ メニューからプロファイラーを開き、すべての予測列と、y 変数に作成した場合は制限列を追加します。
- 望ましさ関数を有効にして、仕様に一致することを確認します
- 望ましさを最適化する
これがあなたが使用しているプラットフォームと同じではないことは承知していますが、この講演では、プロファイラーを同様の方法で使用する例を示しています。適合モデル プラットフォームから保存された予測式を使用して同じことを行うことができます。追加する必要がある場合があります。
多変量モデルの最適化: データ収集から最適条件およびスコアリング モデルまで (2021-US-45MP-927)
