예측 프로파일러로 최적화여기 마틴.
프로파일러에 대한 도움이 필요합니다.
3요소 맞춤형 설계입니다.
factor #1: 블루써클시멘트 (0.6898~0.7431)
factor #2 : 표면백시멘트 (0.2546~0.3009)
인자 #3: 구연산나트륨(지연제) (0.0023~0.0093)
시멘트질 제형이다. 가장 중요한 반응 중 하나는 침수 후 부착입니다.접착력을 최적화하려면 1MPa 이상이어야 합니다.
아래는 바람직함을 극대화하여 JMP에서 생성한 프로파일러입니다.침수 후 접착력은 0.98MPa로 1MPa를 충족하기에 충분하지 않습니다.
세 가지 요소의 비율을 수동으로 변경하면 프로파일러는 약 1.02MPa의 물에 잠긴 후 점착력이 있는 아래 결과를 보여줍니다.
제 질문은 프로파일러를 사용한 최적화 절차가 무엇입니까?바람직함 기능을 전달합니까, 아니면 요인 수준을 수동으로 조정해야 합니까?
바람직함 함수가 목표를 충족하지 못하면 어떻게 될까요?
문안 인사
남자 이름
Re: 예측 프로파일러로 최적화조언해 주셔서 감사합니다. 추천해주신 책 읽어봐야겠습니다.
물론 JMP 사용자 커뮤니티에 더 많은 질문을 할 것입니다. 매우 도움이 됩니다.
문안 인사
남자 이름
Re: 예측 프로파일러로 최적화상호 작용은 문제가 아닙니다. 그들은 기회입니다! 그것들은 또한 대부분의 응답의 일부이기 때문에 그것들을 보는 데 익숙합니다.
모델 선택 및 축소에 대한 많은 정보 소스가 있습니다. 모든 통계 주제 중에서 회귀 분석은 자주 그리고 잘 작성되었습니다. 귀하의 경우 후보를 설명 모델링과 예측 모델링의 두 가지 더미로 나누겠습니다. 이제 나는 당신이 당신의 모델로 예측을 할 것이라는 것을 알고 있지만 이 용어는 다른 것을 의미합니다. 당신은 좋은 설명 모델을 원합니다. 또한 데이터 세트는 작으며 설계된 실험으로 구성됩니다. 그러면 선택의 폭이 상당히 좁아집니다. "를 추천합니다 최적의 실험 설계: 사례 연구 접근법 " 퍼터 구스와 브래들리 존스. 디자인과 분석이 '함께' 진행된다는 사실을 알게 될 것입니다.
수천 개의 질문에 대해 걱정하지 마십시오. JMP 커뮤니티는 대규모 서버에서 호스팅됩니다...
Re: 예측 프로파일러로 최적화고마워 마크.
나는 당신의 눈에 띄는 눈과 문제를 감지하는 빠른 마음이 있었으면 좋겠습니다.
에 관하여 모델 축소 그리고 최적화 나는 수천 가지 질문이 있을 수 있습니다.
이 두 주제에 대한 나의 이해를 향상시킬 수 있습니까?
시간 내 줘서 고마워
문안 인사
남자 이름
Re: 예측 프로파일러로 최적화Sodium Citrate의 효과가 Prediction Profiler에서 처음부터 null이었고 파란색 원 수준의 큰 변화가 Sodium Citrate의 큰 영향을 일으켰기 때문에 강한 상호 작용이 있음을 알 수 있습니다. 다른 요인도 마찬가지입니다.
모델 선택은 사용 가능한 모든 지식이 필요한 신중한 프로세스입니다. Parameter Estimates 보고서의 레이블에서 JMP가 변수를 중심으로 하는 코딩된 요인 수준을 사용하지 않는다는 것을 알았습니다. 코딩되지 않은 요인 수준을 회귀하면 0에 대한 추정치에 대한 가설 검정의 검정력이 크게 감소할 수 있습니다. JMP에서 실험을 설계하고 모든 메타데이터가 포함된 데이터 테이블을 유지한 경우 코딩이 자동으로 수행되어야 합니다. 최소 평방 맞춤은 테이블 만들기를 클릭했을 때 JMP 설계 플랫폼에서 추가한 코딩 열 속성에 응답합니다. 코딩은 일부 용어의 중요성에 도움이 될 것입니다. 다칠 수 없습니다.
모델 선택 또는 모델 축소에 대해 또 어떤 문제가 있습니까?
Re: 예측 프로파일러로 최적화빠른 답장을 보내 주셔서 감사합니다.
이 세 가지 요소는 연속 요소로 입력됩니다.
파란색 원이 지연제 시트르산 나트륨과 강한 상호 작용을 한다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 모든 P-값이 모두 0.05보다 크기 때문입니다.
프로파일러 최적화 외에도 가장 중요한 요소를 찾는 작업도 저를 당혹스럽게 합니다. 아래 JMP 보고서를 참조하십시오.
세 가지 요소와 그 상호 작용의 중요성에 대해 어떤 정보를 전달할 수 있습니까?
감사해요!
남자 이름
Re: 예측 프로파일러로 최적화세 가지 요인이 혼합, 연속 또는 불연속 수치 요인으로 입력되었습니까?
파란색 원과 구연산 나트륨 사이에 강한 상호 작용이 있는 것으로 보입니다. 이 조건은 로컬 최대값으로 이어질 수 있습니다. 초기 요인 수준을 변경하고 최적화를 반복하면 또 다른 최대값으로 이어질 수 있습니다.
바람직함 함수의 최적화 이면에 있는 수치 솔버에는 필요할 때 변경할 수 있는 설정이 있습니다. 설정 대화 상자는 빨간색 삼각형 메뉴를 통해 사용할 수 있습니다.
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