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Vorhersage der Auswirkung eines Prozesses auf eine Reihe von Variablen

Hallo allerseits,

Ich habe eine Frage, von der ich hoffe, dass JMP und die Community sie lösen können.

Ich arbeite mit Pulvern und Pulverrheologie für die additive Fertigung und verwende JMP zur Analyse von Rheologiedaten. Die meisten unserer Rohstoffe erfordern eine Behandlung, um im Prozess zu fließen, und ich kann anhand der Rheologiedaten Trends zwischen den unbehandelten und den behandelten Pulvern erkennen. Ich habe einen kleinen Datensatz von Pulvern vor und nach der Behandlung und kann die Prozessleistung mithilfe von Partitionsmodellen oder neuronalen Netzen mit einiger Genauigkeit vorhersagen.

Gibt es in JMP eine Methode, um die Auswirkung der "Behandlung" auf ein Rohmaterial basierend auf dem Datensatz vorherzusagen?

Ich verwende das Standard-JMP v15.

 

Vielen Dank,

Richard

AnalytikBetreff: Vorhersage der Wirkung eines Prozesses auf eine Reihe von Variablen

Vielleicht fehlt mir etwas in Bezug darauf, wie Sie Ihre Frage gestellt haben: "Gibt es eine Methode in JMP ..." Bezieht sich Ihre Frage also auf den Versuch, die Wirkung von „behandelt“ gegenüber „unbehandelt“ abzuschätzen? Wenn dies der Fall ist, fügen Sie einfach einen Parameter zu einer der JMP-Modellierungstechniken hinzu, die beispielsweise "Behandlung" genannt werden, mit zwei Ebenen "behandelt" und "unbehandelt" (und auch alle Wechselwirkungseffekte, wenn lineare Modellierungsmethoden verwendet werden), und Sie sollten in der Lage sein, diese zu schätzen Parameter, solange Sie über ausreichende Freiheitsgrade verfügen (Sie erwähnen einen kleinen Datensatz ... also kann df zu einem Problem werden). Oder habe ich die von Ihnen bereitgestellten Informationen nur falsch interpretiert?