Prédire l'effet d'un processus sur un certain nombre de variablesSalut à tous,
J'ai une question que j'espère que JMP et la communauté pourront résoudre.
Je travaille avec des poudres et la rhéologie des poudres pour la fabrication additive et j'utilise JMP pour analyser les données de rhéologie. La plupart de nos matières premières nécessitent un traitement pour circuler dans le processus, et je peux voir les tendances entre les poudres non traitées et traitées à partir des données de rhéologie. J'ai un petit ensemble de données de poudres avant et après traitement, et je peux prédire les performances du processus à l'aide de modèles de partition ou de réseaux de neurones avec une certaine précision.
Existe-t-il une méthode dans JMP pour prédire l'effet du "traitement" sur une matière première sur la base de l'ensemble de données.
J'utilise la norme JMP v15.
Merci,
Richard
AnalytiqueRe : Prédire l'effet d'un processus sur un certain nombre de variablesPeut-être qu'il me manque quelque chose par rapport à la façon dont vous avez formulé votre question, "Existe-t-il une méthode dans JMP ..." Alors, votre question est-elle d'essayer d'estimer l'effet de « traité » par rapport à « non traité » ? Si tel est le cas, il vous suffit d'ajouter un paramètre à l'une des techniques de modélisation de JMP appelé, par exemple, Traitement ?, avec deux niveaux "traité" et "non traité" (ainsi que tout effet d'interaction si vous utilisez des méthodes de modélisation linéaire) et vous devriez être en mesure d'estimer ces paramètres tant que vous avez suffisamment de degrés de liberté (vous mentionnez un petit ensemble de données ... donc df peut devenir un problème). Ou peut-être ai-je simplement mal interprété les informations que vous avez fournies ?
