予測プロファイラーを使用して特定の範囲を最適化するやあみんな、
複数のモデルを同時に最適化するために、JMP の予測プロファイラーを満足度関数と組み合わせて使用しようとしています。
JMP には、ターゲットの最大化、最小化、一致など、いくつかの最適化オプションが実装されています。 ただし、範囲を一致させるオプションが必要です。
満足度関数には調整可能なポイントが 3 つしかなく、ターゲット範囲外のすべての値が 0 に等しく、ターゲット範囲内のすべての値が 1 に等しい満足度関数が必要であるため、これを達成する方法について助けが必要です (関数は次のようになります)長方形)
シミュレーションを実行したり、不良率を計算したりするために仕様限界を設定するオプションについてはよく知っていることに注意してください。 残念ながら、これらの静的なプロットは私にとってはあまり役に立ちません。 私に必要なのは、満足度プロットの対話性です。
あなたの提案を楽しみにしています！
ありがとう！
高度な統計モデリングデータのブレンディングとクリーンアップデータの探索と視覚化品質およびプロセスエンジニアリングRe: 予測プロファイラーを使用して特定の範囲を最適化する@SamGardner
PM を書く代わりに、ディスカッションを公開しておいたほうが他の JMP ユーザーにとっても役立つかもしれないと思いました。 また、質問がある場合は頻繁に Google で検索するので、コミュニティで投稿を見つけるといつも嬉しくなります 
私は予測プロファイラーにしばらく時間を費やしましたが、皆さんはそこで本当に素晴らしい仕事をしてくれました。 この機能は、FDA や EMA などの当局からの QbD または PAR リクエストに対処するのに非常に優れています。 ただし、現時点では、この機能を使用できない大きな問題が 2 つあります。
1. 前回の投稿ですでに述べたように、シミュレーションにおけるモデルの不確実性が過小評価されているのではないかと心配しています。@John_Sallこの最後に説明されていますビデオPredFormula 内にモデルの不確実性を組み込む方法。 彼の例を再現することができました。 ただし、モデルの使用される RMSE は、モデル内の相関構造を考慮していません。 あなたは、調査対象の設計空間全体 (設計行列 X と呼びます) にわたるモデルの不確実性が一定であると予想します。 ただし、ほとんどのモデルは入力パラメータに関して完全に直交していないため、これは一般に当てはまりません。 以下の短い方程式を参照してください。推定係数の不確実性が設計の相関構造にどのように依存するかを示します。
JMPでは相関構造を考慮した各モデルのPredSE計算式を簡単に保存できます。 なぜこの式が DesignSpace プロファイラー内のシミュレーションに使用されないのでしょうか? 定数 SD を使用する代わりに、PredSE 式をここに接続するだけで問題は解決されます。
2. もう 1 つの点は、DesignSpace Profiler 内でのシミュレーションの SD としてモデルの RMSE を使用することにより、モデルの平均予測の不確実性が無視されることです。 私の理解では、シミュレーションではモデルの平均予測には誤差がないことが予想され、このモデル予測に関する不確実性のみが考慮されます。 私の主張をもう少し明確にするために、次の予測区間の計算式を参照してください (論文からコピー/ペーストしたものです)。
現時点では、方程式の最初の部分のみを考慮しており、2 番目の部分 (つまり、標準誤差) は考慮していません。
私のポイントを要約すると。 現状では、DesignSpace プロファイラーは実際の変動を過小評価しているため、入力パラメーターの範囲が広いと考えられます。 どちらの点も簡単に修正できると思いますので、フィードバックをいただければ幸いです (また、 @Phil_Kay電車旅行中に時間があれば )
Re: 予測プロファイラーを使用して特定の範囲を最適化する@マルコ_ JMPウィッシュリストにアクセスしていただければhttps://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/idb-p/jmp-wish-list機能リクエストを提供してください。これは、これを追跡し、より適切に評価できるようにするために役立ちます。コミュニティの PM 経由で私に直接ご連絡いただくこともできます。さらに詳しく話し合うことができます。あなたが何をしたいのか、より具体的に知りたいと思っています。
Re: 予測プロファイラーを使用して特定の範囲を最適化する彼はとても忙しいんです！ まずは使用するのが最善だと思いますjmpbeta@jmp.comフィードバックを提供し、これらの機能がこれらのニーズにどのように対応するか、または対応できないかについて質問します。
Re: 予測プロファイラーを使用して特定の範囲を最適化する@Phil_Kay
ビデオを見ただけですが、本当に面白かったです。 ただし、一見したところ、モデルの不確実性は RMSE の形式でのみ実装されているように見えます。 したがって、入力パラメータに関する相関は考慮されません。 これについてはさらに詳しく調査する必要があるので、この機能が私の問題にどれほど役立つかをお知らせします。 との交換のチャンスはありますか？ @John_Sall ?
Re: 予測プロファイラーを使用して特定の範囲を最適化するすでに JMP17EA をお持ちであることは素晴らしいニュースです。
Early Adopter Web ページにログインしたら、[ビデオ] > [EA2] > [Design Space Profiler] を確認します。 これは、その機能に取り組んでいる開発者 (最も経験豊富な開発者の 1 人 ) からのビデオです。
明日は長い電車移動があるので、このことについて考える機会があるかもしれません。 何も約束はできませんけどね。 （今週はやることが多すぎると約束しました！）
Re: 予測プロファイラーを使用して特定の範囲を最適化する@Phil_Kayそれは残念だ！ 解決策の選択肢を提供していただければ幸いです。今後さらにお時間をいただきますようお願いいたします。
ちなみに、私はすでにJMP EA 17にアクセスしています。 ただし、あなたが言及したオプション「デザインスペース機能」を見つけるには、少し手伝ってください。
私も解決策を調査しました@SamGardnerこれは本当に興味深いもので、私が直面している他の課題にも役立つかもしれません。 ただし、私が探しているのはシミュレーション主導の解決策ではなく分析的な解決策であるため、私の問題には実際には対処できません。 特に、JMP は相関構造ではなく、Random by Model オプションで RMSE を使用するだけであるためです。 したがって、シミュレーション結果は、調査された設計が完全に直交している場合にのみ正確になります。
Re: 予測プロファイラーを使用して特定の範囲を最適化するそこにある興味深い質問や課題、 @マルコ。 残念ながら、現時点では解決策の選択肢を十分に検討する時間がないと思います。 私はそう思います@SamGardnerモンテカルロ フィルタリングを使用するという さんの提案は、有用な解決策になる可能性があります。 また、JMP 17 のベータ版で現在評価中の新しいデザインスペース機能も興味深いものになると思います。 これらの機能がお客様の状況に役立つかどうかを確認し、JMP 開発チームに有用なフィードバックを提供するために、JMP 担当者に連絡して JMP 17 の早期導入プログラムについて問い合わせることをお勧めします。
Re: 予測プロファイラーを使用して特定の範囲を最適化するこんにちは、フィルさん
基本的にあなたのアイデアは私の問題にうまくいきます。 しかし、現実は予想よりも複雑な場合があります...
私のアプローチでは、モデルの不確実性区間も考慮する必要があります。 JMP では CI のみを使用できます。 ただし、PredSE 式を保存し、その式に MSE を追加するという簡単なトリックを使用すると (9.1816 の例を含む下の図を参照)、95% の予測区間 (PI) を近似することもできます。
したがって、私が実際に知りたいのは、許容可能な入力パラメータ範囲を定義するために、PI が仕様限界と交差する場所はどこかということです。
次の方法でこれを行うことができます。
- モデルの自由度を考慮するために、「調整された」PredSE 列に正しい t 値を乗算する必要がある新しい列を作成します。 この列を「間隔」と呼びます。
- Interval 列の値を :Pred Formula 列に追加し、上位 PI が仕様の範囲内に収まるかどうかを確認します。
- :Pred Formula から Interval 列の値を減算し、下限の PI も仕様内に収まるかどうかを確認します。
- 2 と 3 が真の場合 => 1、そうでない場合 => 0
このプロセスを複数の出力/モデルで実行する必要があるため、これを手動で行うのは多大な労力がかかります。 特に、各モデルの自由度は異なるため、値を手動で調整する必要があります。このプロセスを自動化する方法はありますか、それともこの問題に対処する別のアイデアはありますか?
Re: 予測プロファイラーを使用して特定の範囲を最適化する注意する必要があるのは、カスタム満足度関数が@Phil_Kayは、ある範囲にわたって平坦であるため、(最大の望ましさを伴う) 最適な解決策が多数存在する可能性があります。望ましさが一定で最大である因子領域を視覚化するには、プロファイラーで [ランダム テーブルを出力] コマンドを使用して因子の散布図行列を作成し、そのプロットを望ましさでフィルター処理することを検討できます。
Re: 予測プロファイラーを使用して特定の範囲を最適化するそれはとても興味深いですね。 試してみます - 素早い返信ありがとうございます!
Re: 予測プロファイラーを使用して特定の範囲を最適化するこんにちは、
ここでの解決策は、カスタム満足度関数数式列として。
Tiretread データを使用した添付の例では、450 ～ 550 の範囲では 1、その範囲外では 0 となる ELONG のカスタム満足度関数を作成しました。
If( 450 < :Pred Formula ELONG < 550,
1,
0
)
次に、ELONG の予測式列とカスタム満足度関数をプロファイリングします。 ELONG の満足度関数を none に設定し、カスタム満足度関数の最大化を設定します。
それでうまくいくはずだと思います。 お知らせ下さい。
フィル
