Predecir el efecto de un proceso en un número de variablesHola a todos,
Tengo una consulta que espero que JMP y la comunidad puedan resolver.
Trabajo con polvos y reología de polvos para la fabricación aditiva y uso JMP para analizar datos de reología. La mayoría de nuestras materias primas requieren un tratamiento para fluir en el proceso, y puedo ver tendencias entre los polvos tratados y sin tratar a partir de los datos de reología. Tengo un pequeño conjunto de datos de polvos antes y después del tratamiento y puedo predecir el rendimiento del proceso utilizando modelos de partición o redes neuronales con cierta precisión.
¿Existe un método en JMP para predecir el efecto del "tratamiento" en una materia prima en función del conjunto de datos?
Estoy usando el estándar JMP v15.
Gracias,
Ricardo
AnalíticaRe: Predecir el efecto de un proceso en una serie de variablesTal vez me estoy perdiendo algo relacionado con la forma en que ha formulado su pregunta, "¿Hay algún método en JMP ..." Entonces, ¿su pregunta es tratar de estimar el efecto de 'tratado' versus 'no tratado'? Si es así, simplemente agregue un parámetro a cualquiera de las técnicas de modelado de JMP llamada, digamos, ¿Tratamiento?, con dos niveles 'tratado' y 'no tratado' (y también cualquier efecto de interacción si usa métodos de modelado lineal) y debería poder estimar esos parámetros siempre que tenga suficientes grados de libertad (mencione un pequeño conjunto de datos ... por lo que df puede convertirse en un problema). ¿O tal vez solo he malinterpretado la información que has proporcionado?
