Functional Data Explorer: 関数に対する非定数変数の影響の研究に適用できますか?こんにちは、
数回の実行にわたってオンライン プロセス データ曲線の側面に変化が生じた原因を理解したいと考えています。
過去の実験で変化したと我々が特定した変数は、撹拌速度でした。 ただし、この変数は時間の経過とともに一定ではなく、時間の経過とともに変化します。 これは、別の可変定数 (溶存酸素) を維持するための制御カスケードの一部です。 これは、時間の経過とともに制御されるのではなく、必要な酸素の量に依存することを意味します。 すべての制御パラメータはすべての実行で同じであるように見えました。
Functional Data Explorer または JMP の別のツールを使用して、これまでに見られている変更を調査することはできますか?
どうぞよろしくお願いいたします。
よろしくお願いします、
クレア・バリル
データの探索と視覚化Re: Functional Data Explorer: 関数に対する非定数変数の影響の研究に適用できますか?提案を拡張します@Jed_Campbell 。 プロセス実行の一連の出力関数と、各実行に対応する撹拌速度関数があります。 オンライン プロセス データ曲線の関数主成分 (fPC) のセットを作成し、保存して、Y ロールの応答として使用します。 また、撹拌速度関数の関数主成分のセットを作成して保存し、X ロールの予測子として使用します。 プロセス実行ごとに、各 Y fPC を対応する X fPC と照合できる必要があります。 この配置は、[テーブル] メニューのコマンドを使用することによって決まります。 ほとんどのフィッティング プラットフォームを使用して、撹拌速度とプロセス曲線の関係のモデルを提案およびテストできます。
Re: Functional Data Explorer: 関数に対する非定数変数の影響の研究に適用できますか?こんにちは、クレアさん
はい、制御されていない撹拌速度の記録があると仮定すると、Functional Data Explorer でこれを実行できるはずです。 添付ファイルには、パラメータを使用して曲線をモデル化する例を示すサンプル スクリプトが添付されています (下のスクリーンショットでは黄色)。
