Respuesta JMP fuera de los límites definidosHola a todos, quería informarles que estoy usando la opción 'ajustar modelo' en JMP con dos parámetros de respuesta, uno para maximizar y otro para minimizar, ambos se modelan juntos. En la primera respuesta (maximizar) solo se establece el límite inferior (+ cinco números), mientras que para la segunda respuesta (minimizar), se aplican ambos límites, inferior y superior (ambos límites + cinco números).
Sin embargo, he observado que usar 'Maximizar la deseabilidad' es encontrar la solución para la segunda respuesta que está fuera de los límites anteriores, es decir, la respuesta resultante es más pequeña que el límite inferior. Además, para esta respuesta, el valor inferior resultante de su intervalo de confianza también comprende el valor -ve y el valor superior de este intervalo es ligeramente superior a los límites definidos después de la operación 'Maximizar la conveniencia'.
¿Es posible que JMP pueda proporcionar estos resultados (fuera de los límites) incluso después de definir las restricciones anteriores o me estoy perdiendo algo? ¿Alguna pista? Gracias de antemano.
Fusión y limpieza de datosIngeniería de Calidad y ProcesosRe: Respuesta de JMP fuera de los límites definidosDichos límites no existen en JMP en este momento. Es posible que pueda obtener lo que desea definiendo una segunda columna de datos que sea idéntica a la columna original pero definiendo la propiedad de columna Límites de respuesta opuesta. Por ejemplo, tengo la respuesta Y1 con una propiedad Límites de respuesta definida con un objetivo Maximizar, un límite inferior de 0 y un límite superior de 1. Podría crear otra respuesta, Y2, con la misma fórmula de predicción pero definir la propiedad Límites de respuesta con un objetivo Minimizar, un límite inferior de 1 y un límite superior de 2 o superior. Use Y1 e Y2 con Graph > Profiler. La conveniencia debe detenerse en 1.
Re: Respuesta de JMP fuera de los límites definidos¿El problema que tiene es que el modelo de regresión lineal predice una respuesta más allá de los "límites" que estableció con la propiedad de columna Límites de respuesta? El límite superior de Maximizar dice que la deseabilidad alcanza un nivel de 1 para esta respuesta o mayor. No lo limita de tal manera que no pueda ir más alto al maximizar la deseabilidad, lo que podría ser necesario para optimizar otra respuesta.
¿Cuál es el propósito del límite inferior para minimizar la respuesta?
¿Cuál es la naturaleza de las respuestas?
Re: Respuesta de JMP fuera de los límites definidosHola, muchas gracias por tu respuesta anterior sobre esto. ¿Sería capaz de dar su opinión sobre cómo definir los límites que pueden evitar que el JMP encuentre los valores -ve de respuesta o encontrar las soluciones que pueden limitar la respuesta dentro de los límites definidos?
Muchas gracias.
Re: Respuesta de JMP fuera de los límites definidosHola Marcos, muchas gracias por tu respuesta. Sí, tiene razón, los límites de respuesta se definen en la propiedad de la columna Límite de respuesta y, para ambas respuestas, las propiedades definidas son continuas y numéricas. La descripción además del cuadro de límite de respuesta se refiere (a continuación) como límites en el rango de aceptabilidad de la respuesta, por lo que asumí que JMP encontraría soluciones considerando los límites de respuesta como restricciones.
¿Hay alguna forma de definir las restricciones en los valores de respuesta cuando se usa el 'Modelo de ajuste' para obtener la solución que da como resultado que la respuesta prevista esté dentro de las restricciones para que la salida sea más sensible?
Re: Respuesta de JMP fuera de los límites definidos¿Se refiere a la propiedad de la columna Límites de respuesta? Define la función de deseabilidad de la respuesta. No limita el rango del valor de respuesta en la predicción. ¿Cómo se define esta propiedad para las dos respuestas?
La regresión lineal supone que la respuesta puede variar de negativo a infinito positivo. Es posible que pueda usar una función de transformación en la respuesta. La transformación logit (probabilidades logarítmicas) puede funcionar con un rango de [0,1] pero proporciona una respuesta para la regresión que cumple con los supuestos.
