Functional Data Explorer: 상수가 아닌 변수가 함수에 미치는 영향을 연구하는 데 적용할 수 있습니까?안녕하세요,
여러 번의 실행에 걸쳐 온라인 프로세스 데이터 곡선의 측면에서 변경을 야기한 원인을 이해하고 싶습니다.
과거 실행에서 변경된 것으로 확인된 변수는 교반 속도였습니다. 그러나이 변수는 시간이 지남에 따라 일정하지 않고 시간이 지남에 따라 변합니다. 다른 변수 상수(용존 산소)를 유지하는 것은 조절 캐스케이드의 일부입니다. 이는 시간이 지남에 따라 제어되지 않고 필요한 산소량에 따라 달라짐을 의미합니다. 모든 제어 매개변수는 모든 실행에서 동일한 것으로 보입니다.
Functional Data Explorer 또는 JMP의 다른 도구를 사용하여 우리가 본 변경 사항을 조사할 수 있습니까?
많은 성원에 미리 감사드립니다!
친애하는,
클레어 바릴
데이터 탐색 및 시각화Re: Functional Data Explorer: 상수가 아닌 변수가 함수에 미치는 영향을 연구하는 데 적용할 수 있습니까?안녕 클레어,
예, 제어되지 않은 교반 속도에 대한 기록이 있다고 가정하면 Functional Data Explorer에서 이 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 첨부 파일에는 매개변수를 사용하여 곡선을 모델링하는 예를 보여주는 샘플 스크립트가 첨부되어 있습니다(아래 스크린샷의 노란색).
Re: Functional Data Explorer: 상수가 아닌 변수가 함수에 미치는 영향을 연구하는 데 적용할 수 있습니까?다음으로 제안을 확장하겠습니다. @Jed_Campbell . 프로세스 실행에 대한 일련의 출력 기능과 각 실행에 대한 해당 교반 속도 기능이 있습니다. 온라인 프로세스 데이터 곡선에 대한 일련의 기능적 주성분(fPC)을 만들고 저장하고 Y 역할의 응답으로 사용합니다. 또한 교반 속도 함수에 대한 기능적 주성분 세트를 만들어 저장하고 X 역할에서 예측 변수로 사용합니다. 각 프로세스 실행에 대해 각 Y fPC를 해당 X fPC와 일치시킬 수 있어야 합니다. 이 배열은 테이블 메뉴에서 명령을 사용하는 문제입니다. 대부분의 피팅 플랫폼을 사용하여 교반 속도와 프로세스 곡선 간의 관계 모델을 제안하고 테스트할 수 있습니다.
