モデルのパフォーマンスを追跡するには?やあ
私は、いくつかのプロセス パラメータを使用して、何百ものラボ データに基づいて、1 つの製品の粘度モデルを開発しました。
モデルが構築されたので、そのパフォーマンスを経時的に追跡するための最良のアプローチは何ですか? 管理図 ？
分析と予測値を比較できるように、ラボ分析を頻繁に行います。
アドバイスをいただきありがとうございます。
分析Re: モデルのパフォーマンスを追跡するにはどうすればよいですか?興味深い...ここに私の最初の考えがあります：
まず、モデルをどのように構築しますか (例: GLM、stepwise、PLS、ニューラル)。 第二に、パフォーマンスを経時的に追跡する目的は何ですか? これを使用して、予測からの逸脱に対応する予定はありますか? どのくらいの偏差で反応しますか? あなたの反応は何ですか？ モデル内の X をグラフ化した方がよいのではないでしょうか (より予測的です)。
モデルの構築が観測データに基づいている場合、そのモデルが因果対相関であることを確認するために実験を試みましたか?
モデルを改善しますか (例: モデルに含める追加の変数または高次項を特定する)、それとも単にモデルの一貫性を評価しますか? 他の製品を含めるために推論空間を拡張しますか?私はあなたがプロットできると思います残差時間の経過に伴う (X、MR チャートなど)。 何をどのようにプロットするかは、「追跡」で達成したいことの機能です。
好奇心から、測定システムを評価しましたか? これは、管理図法を使用する絶好の機会です (また、校正頻度をより適切に決定できる可能性があります)。
Re: モデルのパフォーマンスを追跡するにはどうすればよいですか?明らかな比較は、実際と予測の散布図です。 参照用に Y=X 行を追加できます。@スタットマンの提案は、予測の安定性につながります。 プロセス能力 (予測はプロセスです) を使用して、適合性を評価することもできます。
