いくつかの変数に対するプロセスの影響を予測する皆さんこんにちは、
JMPとコミュニティが解決できることを望んでいるクエリがあります。
私は積層造形用の粉末と粉末レオロジーを扱い、JMPを使用してレオロジーデータを分析しています。 私たちの原材料のほとんどは、プロセスを流れるために処理が必要であり、レオロジーデータから未処理の粉末と処理済みの粉末の間の傾向を見ることができます。 処理前後の粉末の小さなデータセットがあり、パーティションモデルまたはニューラルネットワークを使用してプロセスのパフォーマンスをある程度正確に予測できます。
データセットに基づいて原材料に対する「処理」の影響を予測する方法はJMPにありますか。
標準のJMPv15を使用しています。
ありがとう、
リチャード
分析Re：多くの変数に対するプロセスの影響を予測する「JMPに方法はありますか...」という質問の言い方に何か足りないのかもしれません。 では、「処理済み」と「未処理」の効果を推定しようとすることについてのあなたの質問はありますか？ もしそうなら、「治療」と「未治療」の2つのレベル（および線形モデリング手法を使用している場合は相互作用効果）を使用して、たとえば「治療？」と呼ばれるJMPのモデリング手法のいずれかにパラメーターを追加するだけで、それらを推定できるはずです。十分な自由度がある限り、パラメーター（小さなデータセットについて言及しているので、dfが問題になる可能性があります）。 それとも、あなたが提供した情報を誤解しただけですか？
