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Come posso modellare i tassi di difetto da una cerva

Salve, ho i risultati di un DOE eseguito per vedere l'effetto di alcuni fattori sui tassi di difetto. Sono stati analizzati i campioni (500 parti) e sono stati contati diversi difetti. Quindi ad esempio difetto n. 1 = 40/500 = 0,08

Vorrei modellare i dati, ma dalla ricerca che ho svolto penso che i tassi (tra 0 e 1) dovrebbero essere modellati utilizzando una regressione logistica. Non riesco a farlo in JMP16 come se mi dessi semplicemente la possibilità di eseguire la logistica per ordinale o nominale. Allora qual è il modo migliore per adattare un modello per prevedere i dati sui tassi?

Grazie

Ricerche sui consumatori e sul mercatoEsplorazione e visualizzazione dei datiRe: Come posso modellare i tassi di difetto da una cerva

Il suggerimento di Mark è valido, ma assicurati di impostare correttamente la tabella dei dati in modo da poter eseguire l'analisi.Presumo che per ogni esecuzione DOE si disponga del numero totale di parti e del numero di difetti.È quindi necessario calcolare il numero "non difettoso" e disporre la tabella dati con due righe per ciascuna esecuzione DOE e la risposta (Difettoso) uguale a "Y" in una riga e "N" nella seconda riga, insieme a una variabile Conteggio per registrare il numero di difettosi o non difettosi.Vedere la schermata e la tabella di esempio allegata.Quando si specifica la modalità, è necessario scegliere anche il "Livello target", in questo caso l'indicatore di difettoso, e utilizzare la variabile Conteggio nel ruolo frequenza (Freq).  

 

 

 

Re: Come posso modellare i tassi di difetto da una cerva

Supponendo di avere una risposta per ogni osservazione (ad esempio, difetto, nessun difetto), consiglio di utilizzare questa colonna di dati con il tipo di modellazione nominale. Inizierei analizzando separatamente ogni tipo di difetto. Ciò farà sì che JMP utilizzi il metodo di regressione logistica appropriato.

 

1. Apri la tabella dati
2. Assicurati che la colonna dei dati di risposta abbia il tipo di modellazione nominale impostato
3. Selezionare Analizza > Stima modello
4. Selezionare la colonna di dati binomiali (risposta) e fare clic su Y
5. Seleziona le colonne dei dati fattoriali e fai clic su Aggiungi (se necessario, puoi anche utilizzare termini di ordine superiore per l'interazione e gli effetti non lineari).
6. Fare clic su Esegui

È possibile salvare il modello selezionato come una nuova colonna di dati con una formula. Puoi quindi selezionare Grafico > Profiler e utilizzare contemporaneamente tutte le formule di previsione salvate nell'esplorazione e nell'ottimizzazione.