予測プロファイラーを使用してターゲット条件の組み合わせを実現するにはどうすればよいですか?5列のデータがあります。 最初の 3 列の行の入力パラメータ/条件を変化させると、列 4 と列 5 に (測定された) 値が表示されます。
予測プロファイラーを使用して、入力パラメーター/条件の組み合わせを予測して、ターゲットの組み合わせ (私の場合はターゲットの濃度と深さ) を達成するにはどうすればよいですか?
私はグラフィカルな方法を好みますが、JSL も扱うことができます。
データの探索と視覚化品質およびプロセスエンジニアリング結果の共有と伝達Re: 予測プロファイラーを使用してターゲット条件の組み合わせを実現するにはどうすればよいですか?依存度は石炭の種類によって異なります。 また、石炭と他の 2 つの変数の間に相互作用があり、石炭への依存性がさらに高まる可能性があります。 それぞれの石炭に最適なものを見つけたいと思います。
Re: 予測プロファイラーを使用してターゲット条件の組み合わせを実現するにはどうすればよいですか?こんにちは、予測プロファイラー内で、たとえばフロー内で調整できます。カテゴリカル変数にそれらを含める方法はありますか?
カテゴリ石炭でわかるように、すべての石炭変数を選択して依存する区間を見つける方法はありますか?石炭だけでなく天然ガスや石油も調べていると答えが見つからないのですか？
Re: 予測プロファイラーを使用してターゲット条件の組み合わせを実現するにはどうすればよいですか?それは正しい。 理論モデルかもしれません。 ただし、それは経験的なモデルかもしれません。 推定できるパラメーターは 3 つまでに制限されています。 たとえば、因子ごとに 1 つずつ、ただし定数項 (切片) を省略した 3 つのパラメーターを使用した線形回帰を使用して応答をプロファイリングする方法が必要です。 この例は経験的モデルです。
これらの要因のいずれかには、相互作用効果や非線形効果などの追加の効果がある可能性がありますが、そのような効果をモデル化または調査するには 3 つの観察だけでは不十分です。
計画された実験を使用して、目的のパラメーターを推定するためのデータを収集し、誤差の自由度を得るために追加の実行を含めることを検討することもできます。 手元にある 3 つの実行から始めて、最適な方法でそれらを拡張することができます。 私の提案は、因子水準を制御できることを前提としています。 つまり、あなたのデータは観察研究ではありません。
私の提案に従う方法については、JMP ヘルプを参照してください。線形モデルのフィッティング、一般的に、そして最小二乗法フィットプラットフォームの立ち上げ特に、私の結果を再現したい場合。
Re: 予測プロファイラーを使用してターゲット条件の組み合わせを実現するにはどうすればよいですか?ありがとう。 「モデルに適合」と言うとき、これは既知のモデル与えられた入力パラメータの出力パラメータに影響を与える基礎となるメカニズムについては?
この 2 つのステップをもっと理解する必要があります
1. 各応答に個別のモデルを当てはめます。
2. 応答ごとにモデルを保存します。
これら 2 つのステップの内訳を教えていただけますか?
Re: 予測プロファイラーを使用してターゲット条件の組み合わせを実現するにはどうすればよいですか?まずモデルをデータに適合させる必要があります。 これが最も一般的な解決策です。 一部のモデルケースではショートカットが可能です。 各応答に個別のモデルを当てはめます。 応答ごとにモデルを保存します。 [グラフ] > [プロファイラー] を選択し、予測する 2 つの保存された数式列を追加します。
残念ながら、3 つの観測結果により、可能なモデリングが制限されます。 これは切片のない線形回帰モデルです。
