Verwendung des Prediction Profiler zur Optimierung für einen bestimmten BereichHallo allerseits,
Ich versuche, den Vorhersageprofiler in JMP in Kombination mit der Erwünschtheitsfunktion zu verwenden, um mehrere Modelle gleichzeitig zu optimieren.
In JMP sind mehrere Optimierungsoptionen implementiert, z. B. Maximieren, Minimieren oder Anpassen eines Ziels. Ich benötige jedoch eine Option, um einen Bereich abzugleichen.
Da es in der Erwünschtheitsfunktion nur 3 einstellbare Punkte gibt und ich eine Erwünschtheitsfunktion benötige, bei der alle Werte außerhalb der Zielbereiche gleich 0 und innerhalb der Zielbereiche gleich 0 sind, benötige ich Ihre Hilfe, wie ich das erreichen kann (die Funktion sollte ähnlich aussehen). Ein Rechteck)
Bitte beachten Sie, dass mir die Möglichkeit bekannt ist, Spezifikationsgrenzen festzulegen, um Simulationen durchzuführen oder Fehlerraten zu berechnen. Diese statischen Plots sind für mich leider keine große Hilfe. Was ich brauche, ist die Interaktivität des Erwünschtheitsdiagramms.
Ich freue mich auf Ihre Vorschläge!
Danke!
Erweiterte statistische ModellierungDatenmischung und -bereinigungDatenexploration und -visualisierungQualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: Verwendung des Prediction Profiler zur Optimierung für einen bestimmten Bereich@SamGardner
Anstatt Ihnen eine PN zu schreiben, dachte ich, dass es auch für andere JMP-Benutzer hilfreicher sein könnte, wenn wir die Diskussion öffentlich halten. Ich google auch sehr häufig meine Fragen und freue mich immer, wenn ich einen Beitrag in der Community finde 
Ich habe jetzt einige Zeit mit dem Prediction Profiler verbracht und ihr habt dort wirklich großartige Arbeit geleistet. Diese Funktion ist wirklich großartig, um QbD- oder PAR-Anfragen von Behörden wie der FDA oder der EMA zu bearbeiten. Allerdings sehe ich im Moment zwei große Probleme, weshalb ich die Funktion nicht nutzen kann.
1. Wie ich bereits in meinem letzten Beitrag erwähnt habe, befürchte ich, dass die Modellunsicherheit in der Simulation unterschätzt wird.@John_Sall am Ende erklärt Video wie man die Modellunsicherheit in PredFormula einbezieht. Ich könnte sein Beispiel reproduzieren. Der verwendete RMSE des Modells berücksichtigt jedoch nicht die Korrelationsstruktur innerhalb des Modells. Sie gehen davon aus, dass die Modellunsicherheit im gesamten untersuchten Designraum (nennen wir die Designmatrix X) konstant ist. Dies trifft jedoch im Allgemeinen nicht zu, da die meisten Modelle hinsichtlich ihrer Eingabeparameter nicht vollständig orthogonal sind. Unten sehen Sie eine kurze Gleichung, wie die Unsicherheit eines geschätzten Koeffizienten von der Entwurfskorrelationsstruktur abhängt.
Da JMP es ermöglicht, die PredSE-Formel jedes Modells einfach zu speichern, wobei die Korrelationsstruktur berücksichtigt wird. Ich frage mich, warum die Formel nicht für die Simulation im DesignSpace-Profiler verwendet wird? Anstatt eine konstante SD zu verwenden, verbinden Sie einfach die PredSE-Formel hier und das Problem sollte gelöst sein.
2. Der andere Punkt ist, dass durch die Verwendung des RMSE des Modells als SD für die Simulation im DesignSpace Profiler die Unsicherheit in der Vorhersage des Modellmittelwerts vernachlässigt wird. Nach meinem Verständnis geht die Simulation davon aus, dass die mittlere Vorhersage des Modells keinen Fehler aufweist und berücksichtigt nur die Unsicherheit rund um diese Modellvorhersage. Um meinen Standpunkt etwas klarer zu machen, sehen Sie sich die folgende Formel zur Berechnung eines Vorhersageintervalls an (einfach aus einem Papier kopieren/einfügen):
Im Moment berücksichtigen Sie nur den ersten Teil der Gleichung, nicht jedoch den zweiten Teil (dh den Standardfehler).
Um meine Punkte zusammenzufassen. Ich denke, dass der DesignSpace-Profiler beim gegenwärtigen Stand die tatsächliche Variabilität unterschätzt und daher zu große Bereiche für die Eingabeparameter zulässt. Ich denke, beide Punkte könnten leicht behoben werden und ich würde mich über Ihr Feedback (auch von) sehr freuen @Phil_Kay wenn er während seiner Zugfahrt etwas Zeit hat )
Betreff: Verwendung des Prediction Profiler zur Optimierung für einen bestimmten Bereich@Marco_ Wenn Sie zur JMP-Wunschliste gehen könnten https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/idb-p/jmp-wish-list und geben Sie Ihre Funktionsanfrage an, das wäre hilfreich, um den Überblick zu behalten und es besser bewerten zu können.Sie können mich auch direkt per PN in der Community kontaktieren und wir können das weiter besprechen.Ich bin daran interessiert, mehr Einzelheiten darüber zu erfahren, was Sie tun möchten.
Betreff: Verwendung des Prediction Profiler zur Optimierung für einen bestimmten BereichEr ist ziemlich beschäftigt! Ich denke, das Beste, was man anfangen kann, ist die Verwendung jmpbeta@jmp.com um Feedback zu geben und zu fragen, wie diese Funktionen diese Anforderungen möglicherweise erfüllen bzw. nicht.
Betreff: Verwendung des Prediction Profiler zur Optimierung für einen bestimmten Bereich@Phil_Kay
Habe mir gerade das Video angesehen und es war wirklich interessant. Auf den ersten Blick scheint es jedoch, dass die Modellunsicherheit nur in Form des RMSE implementiert ist. Somit wird keine Korrelation bezüglich der Eingabeparameter berücksichtigt. Ich muss mir das genauer ansehen und werde euch wissen lassen, wie hilfreich diese Funktion für meine Probleme ist. Gibt es eine Möglichkeit für einen Austausch? @John_Sall ?
Betreff: Verwendung des Prediction Profiler zur Optimierung für einen bestimmten BereichTolle Neuigkeiten, dass Sie den JMP17EA bereits haben.
Wenn Sie sich auf der Early Adopter-Webseite anmelden, sehen Sie unter Videos > EA2 > Design Space Profiler nach. Das ist ein Video des Entwicklers, der an dieser Funktion arbeitet (einer der erfahrensten Entwickler ).
Da ich morgen eine lange Zugfahrt vor mir habe, habe ich vielleicht Gelegenheit, darüber nachzudenken. Allerdings kann ich keine Versprechungen machen. (Ich habe versprochen, diese Woche zu viele Dinge zu tun!)
Betreff: Verwendung des Prediction Profiler zur Optimierung für einen bestimmten Bereich@Phil_Kay Na ja, das ist schade! Hoffentlich haben Sie in Zukunft mehr Zeit, da ich mich über eine Lösungsmöglichkeit von Ihnen sehr freuen würde.
Ich habe übrigens bereits Zugriff auf den JMP EA 17. Allerdings müssen Sie mir ein wenig helfen, wo ich Ihre erwähnte Option „Design-Space-Fähigkeiten“ finden kann.
Ich habe auch die Lösung von untersucht @SamGardner Das ist wirklich interessant und könnte für einige andere Herausforderungen, denen ich gegenüberstehe, nützlich sein. Allerdings löst es mein Problem nicht wirklich, da ich nach einer analytischen Lösung statt einer durch Simulation gesteuerten suche. Vor allem, weil JMP einfach den RMSE in der Option „Random by Model“ verwendet und nicht die Korrelationsstruktur. Daher sind die Simulationsergebnisse nur dann korrekt, wenn das untersuchte Design vollständig orthogonal ist.
Betreff: Verwendung des Prediction Profiler zur Optimierung für einen bestimmten BereichInteressante Fragen und Herausforderung, die Sie da haben, @Marco . Leider glaube ich, dass ich im Moment keine Zeit habe, die Lösungsmöglichkeiten umfassend zu erkunden. ich denke, dass @SamGardner Der Vorschlag von 's, die Monte-Carlo-Filterung zu verwenden, könnte eine nützliche Lösung sein. Ich denke auch, dass die neuen Design-Space-Funktionen, die derzeit in der Beta-Version von JMP 17 evaluiert werden, für Sie interessant sein könnten. Möglicherweise möchten Sie sich an Ihren JMP-Vertreter wenden und Fragen zum Early Adopter-Programm für JMP 17 stellen, um herauszufinden, ob diese Funktionen in Ihrer Situation hilfreich sein können, und um dem JMP-Entwicklungsteam nützliches Feedback zu geben.
Betreff: Verwendung des Prediction Profiler zur Optimierung für einen bestimmten BereichHallo Phil,
Im Prinzip funktioniert Ihre Idee für mein Problem. Allerdings ist die Realität manchmal komplexer als erwartet...
Für meinen Ansatz muss ich auch das Unsicherheitsintervall um mein Modell herum berücksichtigen. JMP erlaubt mir nur die Verwendung von CIs. Mit einem einfachen Trick, bei dem ich die PredSE-Formel speichere und den MSE zu dieser Formel hinzufüge (siehe Bild unten mit dem Beispiel von 9,1816), kann ich jedoch auch das 95 %-Vorhersageintervall (PI) annähern.
Was ich also eigentlich wissen möchte, ist, wo sich mein PI mit meinen Spezifikationsgrenzen schneidet, um einen akzeptablen Eingabeparameterbereich zu definieren.
Ich könnte dies mit Ihrem Ansatz tun, indem ich:
- Erstellen Sie eine neue Spalte, in der ich die „angepasste“ PredSE-Spalte mit dem richtigen t-Wert multiplizieren muss, um die Freiheitsgrade meines Modells zu berücksichtigen. Nennen wir diese Spalte „Intervall“.
- Fügen Sie den Wert aus der Spalte „Intervall“ zur Spalte „:Pred-Formel“ hinzu und prüfen Sie, ob der obere PI innerhalb der Spezifikationen liegt
- Subtrahieren Sie von der :Pred-Formel den Wert aus der Spalte „Intervall“ und prüfen Sie, ob auch der untere PI innerhalb der Spezifikationen liegt.
- Wenn 2 und 3 wahr sind => 1 und wenn nicht => 0
Da ich diesen Vorgang für mehrere Ausgaben/Modelle durchführen muss, ist es zu aufwändig, dies manuell durchzuführen. Vor allem die Freiheitsgrade in jedem meiner Modelle sind unterschiedlich und ich müsste den Wert manuell anpassen.Haben Sie eine Idee, wie ich diesen Prozess automatisieren kann, oder haben Sie eine andere Idee, wie ich dieses Problem angehen kann?
Betreff: Verwendung des Prediction Profiler zur Optimierung für einen bestimmten BereichEine Sache, auf die Sie achten müssen, ist, dass die benutzerdefinierte Attraktivität dies gewährleistet @Phil_Kay beschreibt, ist über einen Bereich hinweg flach, daher gibt es möglicherweise viele optimale Lösungen (mit maximaler Wünschbarkeit).Um Faktorbereiche zu visualisieren, in denen die Erwünschtheit konstant und maximal ist, können Sie den Befehl „Zufallstabelle ausgeben“ im Profiler verwenden, dann eine Streudiagrammmatrix Ihrer Faktoren erstellen und diese Darstellung nach der Erwünschtheit filtern.
Betreff: Verwendung des Prediction Profiler zur Optimierung für einen bestimmten BereichDas klingt super interessant. Ich werde es versuchen – danke für deine schnelle Antwort!
Betreff: Verwendung des Prediction Profiler zur Optimierung für einen bestimmten BereichHallo,
Ich denke, die Lösung besteht darin, a zu definieren benutzerdefinierte Erwünschtheitsfunktion als Formelspalte.
Im beigefügten Beispiel habe ich mithilfe der Tiretread-Daten eine benutzerdefinierte Erwünschtheitsfunktion für ELONG erstellt, die 1 für den Bereich 450 bis 550 und 0 außerhalb dieses Bereichs beträgt.
If( 450 < :Pred Formula ELONG < 550,
1,
0
)
Anschließend profilieren wir die Vorhersageformelspalte für ELONG und die benutzerdefinierte Erwünschtheitsfunktion. Setzen Sie die Erwünschtheitsfunktion für ELONG auf „Keine“ und „Maximieren“ für die benutzerdefinierte Erwünschtheitsfunktion.
Ich denke, das sollte funktionieren. Lass es mich wissen.
Phil
