DOE モデルからの予測プロファイラーには何も表示されません。こんにちは、みんな、
私は JMP 15 をあまり使用したことがありませんが、DOE モデルの問題についてご意見をいただきたいと思っています。 関連するトピックをいくつか見たことがありますが、まったく同じ範囲ではありません。 (予測プロファイラー）
6 つの因子 (4 つの連続数値と 2 つの離散数値) および RSM モデルを含む DOE カスタム計画を生成しました。 4 つの連続数値には 1 つの中心点がありますが、2 つの離散数値は極値にすぎません。 私のデータテーブルはデータでいっぱいです。 ランダムな値を使用した例を添付しました。 最低回数の24回を実行しました。 影響を及ぼさないことがわかっているいくつかのエフェクトを「必要に応じて」設定しました。
私の問題は、モデルを実行してデータを当てはめると、「効果の概要」と「予測プロファイラー」の両方が空になることです。 特異点の詳細もあります。
特異点の詳細にリストされているモデル効果を削除すると、効果の概要が機能するようになります。 しかし、モデルの適合性が低く、これらの効果が重要であることはわかっているので、分析からこれらの効果を削除したくありません。
連続数値データ モデルと離散数値データ モデルを組み合わせた予測プロファイラーを作成する方法はありますか? こういった種類のデータを利用して信頼性の高いモデルを実行した経験のある人はいますか?
実験計画法ウィンドウズRe: DOE モデルからの予測プロファイラーに何も表示されません。モデル内の一部の項の推定可能性を「可能な場合」に変更し、最小実行数を選択したために問題が発生したことを指摘します。 このパスは、モデル内のすべての項を推定できないことを意味します。 用語が不要であると思われる場合は、デフォルトの RSM モデルから用語を削除することを検討してください。 [モデルのフィット] 起動ダイアログを開いたときに、これらを削除できます。 この変更はダイアログの赤い三角ボタンのメニューから保存できるため、モデルを再度実行する場合に再度削除する必要はありません。
Re: DOE モデルからの予測プロファイラーに何も表示されません。この問題の原因は、JMP に間違ったモデルを入力したことです。 実験を実行する前にモデルを念頭に置いておく必要があります。 実験はモデルを評価する方法です。 既存の DOE データに対して段階的回帰を使用することはお勧めしません。 Stepwise は加算的なモデル構築アプローチですが、減算的なアプローチ (飽和したモデルから開始し、そこから重要でない項を削除する) を使用することをお勧めします。 正しいモデルを使用して最小二乗法を当てはめるスクリプトを使用して JMP テーブルを追加しました (応答は 1 つだけですが、他の応答も追加できます)。
Re: DOE モデルからの予測プロファイラーに何も表示されません。こんにちは@シャンタル、
はい、切片が一部の項の線形結合であるため、モデルに特異点があり、独立して推定することができず、前述の予測プロファイラーでエラーが発生します。
応答モデルを作成するための可能なオプションの 1 つは、提供されたデータテーブル内のスクリプト「モデル」からプラットフォーム「モデルの適合」を起動することですが、モデルの特性を「標準最小二乗法」から「段階的回帰」に切り替えることです。 こうすることで、応答ごとにどの項が重要であるかをテストし、より信頼性の高いモデルを取得できるようになります。 CTRL+「Go」をクリックしてすべての応答に対して段階的回帰を開始し、CTRL+「Run Model」をクリックして応答の各モデルを含む「Fit Group」プラットフォームを開きます。 段階的回帰が完了した後も、必要に応じて、生成された「応答/モデルの適合」プラットフォームから各応答のモデル内の項を手動で削除できます。
4 つの各応答と予測プロファイラーの結果を確認するには、データテーブル内のスクリプト「段階的分析」を参照してください。
ステップワイズ回帰とその使用方法の詳細については、ここで検索できます。段階的回帰モデル (jmp.com)
この最初の回答がお役に立てば幸いです。
