使用预测刻画器针对特定范围进行优化大家好，
我尝试将 JMP 中的预测刻画器与意愿函数结合使用，以便同时优化多个模型。
JMP 中实现了多个优化选项，例如最大化、最小化或匹配目标。 但是，我需要一个选项来匹配范围。
由于意愿函数中只有 3 个可调整点，并且我需要一个意愿函数，其中目标范围之外的所有值都等于 0，并且目标范围内的所有值都等于 1，因此我需要您的帮助，如何实现这一目标（该函数应类似于一个矩形）
请注意，我熟悉设置规格限制以执行模拟或计算缺陷率的选项。 不幸的是，这些静态图对我来说没有太大帮助。 我需要的是意愿图的交互性。
我期待您的建议！
谢谢！
高级统计建模数据混合和清理数据探索和可视化质量和工艺工程回复：使用预测刻画器针对特定范围进行优化@萨姆加德纳
我认为，如果我们将讨论公开，可能会对其他 JMP 用户更有帮助，而不是给您写 PM。 我也经常用谷歌搜索我遇到的问题，如果我在社区中找到帖子，我总是很高兴;)
我现在花了一些时间研究预测分析器，你们在那里做得非常出色。 此功能非常适合处理 FDA 或 EMA 等当局的 QbD 或 PAR 请求。 然而，目前我看到两个大问题，为什么我无法使用该功能。
1. 正如我在上一篇文章中已经提到的，恐怕模拟中的模型不确定性被低估了。@约翰_萨尔在本文末尾解释视频如何将模型不确定性纳入 PredFormula 中。 我可以重现他的例子。 但是，模型使用的RMSE没有考虑模型内部的相关结构。 您预计整个研究的设计空间（我们称之为设计矩阵 X）的模型不确定性是恒定的。 然而，这通常是不正确的，因为大多数模型的输入参数并不完全正交。 请参阅下面的简短方程，估计系数的不确定性如何取决于设计相关结构。
由于 JMP 允许轻松保存每个模型的 PredSE 公式，其中考虑了相关结构。 我想知道为什么该公式不用于 DesignSpace 分析器中的模拟？ 不用使用恒定的 SD，只需在此处连接 PredSE 公式即可解决问题。
2.另一点是，通过使用模型的 RMSE 作为 DesignSpace Profiler 中模拟的 SD，可以忽略模型均值预测的不确定性。 根据我的理解，模拟预计模型的平均预测没有误差，并且仅考虑该模型预测的不确定性。 为了让我的观点更清楚一些，请参阅以下用于计算预测区间的公式（只是从论文中复制/粘贴）：
目前您只考虑方程的第一部分，而不考虑第二部分（即标准误差）。
总结一下我的观点。 我认为在目前的状态下，DesignSpace 分析器低估了真实的可变性，因此允许输入参数的范围很宽。 我认为这两点都可以很容易地解决，并且非常感谢您的反馈（也来自@菲尔_凯如果他在火车旅行期间有时间的话；） ）
回复：使用预测刻画器针对特定范围进行优化@马可_如果您可以查看 JMP 愿望清单https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/idb-p/jmp-wish-list并提供您的功能请求，这将有助于用户跟踪并能够更好地评估它。您也可以通过社区私信直接联系我，我们可以进一步讨论这个问题。我有兴趣了解有关您想要做什么的更多细节。
回复：使用预测刻画器针对特定范围进行优化他还挺忙的！ 我认为最好的开始就是使用jmpbeta@jmp.com提供反馈并询问这些功能可能/可能无法满足这些需求。
回复：使用预测刻画器针对特定范围进行优化@菲尔_凯
刚刚看了视频，真的很有趣。 然而，乍一看，模型不确定性似乎仅以 RMSE 的形式实现。 因此，不考虑与输入参数的相关性。 我需要更仔细地研究这个问题，并会让你们知道这个功能对我的问题有多大帮助。 有没有机会可以交换@约翰_萨尔？
回复：使用预测刻画器针对特定范围进行优化好消息，您已经拥有 JMP17EA。
当您登录到早期采用者网页时，请查看“视频”>“EA2”>“设计空间分析器”。 这是来自正在开发该功能的开发人员（最有经验的开发人员之一；））的视频。
明天我要坐长途火车，所以我可能有机会思考这个问题。 但我无法做出任何承诺。 （我已经承诺这周要做太多事情了！）
回复：使用预测刻画器针对特定范围进行优化@菲尔_凯好吧，那太可惜了！ 希望您将来有更多时间，因为我非常感谢您提供解决方案。
顺便说一句，我已经可以访问 JMP EA 17。 但是，您必须帮助我一点，我可以找到您提到的选项“设计空间功能”。
我还研究了解决方案@萨姆加德纳这真的很有趣，并且可能对我面临的其他一些挑战很有帮助。 然而，它并没有真正解决我的问题，因为我正在寻找一种分析解决方案而不是模拟驱动的解决方案。 特别是因为 JMP 只是在“按模型随机”选项中使用 RMSE，而不是相关结构。 因此，只有在所研究的设计完全正交的情况下，仿真结果才是正确的。
回复：使用预测刻画器针对特定范围进行优化你在那里遇到的有趣的问题和挑战， @马可。 不幸的是，我认为我目前没有时间充分探索解决方案选项。 我觉得@萨姆加德纳使用蒙特卡罗过滤的建议可能是一个有用的解决方案。 我还认为，目前正在 JMP 17 测试版中评估的新设计空间功能可能会让您感兴趣。 您可能需要联系您的 JMP 代表，询问有关 JMP 17 的早期采用者计划的信息，以便了解这些功能是否可以帮助您解决您的情况，并向 JMP 开发团队提供有用的反馈。
回复：使用预测刻画器针对特定范围进行优化嗨菲尔，
原则上你的想法适用于我的问题。 然而，现实有时比想象的更复杂……
对于我的方法，我还必须考虑模型周围的不确定性区间。 JMP 只允许我使用 CI。 然而，通过一个简单的技巧，我保存 PredSE 公式并将 MSE 添加到该公式中（参见下图和 9.1816 的示例），我还可以近似 95% 的预测区间 (PI)。
所以我真正想知道的是，为了定义可接受的输入参数范围，我的 PI 与规格限制在哪里相交。
我可以用你的方法来做到这一点：
- 创建一个新列，我必须将“调整后的”PredSE 列与正确的 t 值相乘，以考虑模型的自由度。 我们将此列称为“间隔”
- 将 Interval 列中的值添加到 :Pred Formula 列中，并检查上部 PI 是否在规格范围内
- 从 :Pred 公式中减去间隔列中的值，并检查较低的 PI 是否也在规格范围内。
- 如果 2 和 3 为真 => 1，否则 => 0
由于我必须在多个输出/模型上执行此过程，因此手动执行此过程需要花费太多精力。 特别是我的每个模型的自由度都不同，我需要手动调整该值。您知道我如何自动化这个过程，或者您对我如何解决这个问题有不同的想法吗？
回复：使用预测刻画器针对特定范围进行优化您需要注意的一件事是，自定义意愿函数@菲尔_凯描述在一定范围内是平坦的，因此可能有许多最佳解决方案（具有最大的合意性）。要可视化期望值恒定且最大的因子区域，您可以考虑使用刻画器下的“输出随机表”命令，然后制作因子的散点图矩阵，并根据期望值过滤该图。
回复：使用预测刻画器针对特定范围进行优化听起来超级有趣。 我会尝试一下 - 感谢您的快速回复！
回复：使用预测刻画器针对特定范围进行优化你好，
我认为这里的解决方案是定义一个自定义意愿函数作为公式列。
在附加的使用 Tiretread 数据的示例中，我为 ELONG 创建了一个自定义意愿函数，对于 450 到 550 的范围为 1，在该范围之外为 0。
If( 450 < :Pred Formula ELONG < 550,
1,
0
)
然后我们分析 ELONG 的预测公式列和自定义意愿函数。 将 ELONG 的意愿函数设置为无，并将自定义意愿函数设置为最大化。
我认为这应该有效。 让我知道。
菲尔
