Betreff: Optimierung einer Gruppe von Antworten mithilfe der Option „Anpassungsgruppe“ und des VorhersageprofilersIch bin mir nicht sicher, ob ich viele Ratschläge geben kann, aber hier sind meine Gedanken:
Hinweis: Viel hängt davon ab, wie Sie an die Daten gelangt sind, die Sie modellieren möchten.
1. Zuerst sollten Sie die Korrelation zwischen Ihren mehreren Ys prüfen (Analysieren > Multivariate Methoden > Multivariat).Wenn eine signifikante positive Korrelation besteht, sind die Modelle ähnlich.Wenn die Korrelation etwas anderes oder unbedeutend ist, können die Modelle für jedes Y sehr unterschiedlich sein.
2. Die Optimierung in einer multivariaten Umgebung kann eine große Herausforderung sein.Möglicherweise ist die Verwendung alternativer Maßnahmen (Y) erforderlich.Möglicherweise ist eine vollständige Neugestaltung des Prozesses erforderlich (einschließlich der Identifizierung von Faktoren, die zuvor nicht berücksichtigt wurden und die bei einem univariaten Ansatz möglicherweise nicht von Bedeutung sind).Und wahrscheinlich wird es einige Kompromisse erfordern.
3. Ich glaube, dass die Group Fit-Plattform in JMP Profiler für jedes Y gleichzeitig bereitstellen wird, sodass Sie bewerten können, was mit jedem Y passiert, wenn das Modell für jedes Y geändert wird.
4. Abhängig davon, wie Sie Ihre Daten erhalten, gibt es andere Möglichkeiten, die mehreren Ys auszuwerten (z. B. Überlagerungen der Oberflächen).
Betreff: Optimierung einer Gruppe von Antworten mithilfe der Option „Anpassungsgruppe“ und des VorhersageprofilersHallo @SimonFuchs ,
Weitere Informationen zur Optimierung durch den Profiler finden Sie hier: Erwünschtheitsprofilierung und -optimierung (jmp.com)
Um Ihre erste Frage zu beantworten, finden Sie auf dieser Seite die Antwort: „ Die Gesamterwünschtheit für alle Antworten wird als geometrisches Mittel der Erwünschtheitsfunktionen für die einzelnen Antworten definiert ."
Wenn Sie also mehrere Antworten optimieren müssen, wird der Profiler versuchen, den besten Kompromiss zu finden, der zu einer insgesamt besten Erwünschtheitsbewertung führt (gewichtetes geometrisches Mittel der individuellen Erwünschtheitsbewertung für jede Antwort). Sie können unterschiedliche Gewichtungen für die Antworten festlegen (genannt „Wichtigkeit“, STRG+Klick auf die Erwünschtheitskurve der Antwort, um Ziel, hohe/mittlere/niedrige Werte und Wichtigkeit anzugeben), wenn Sie die Optimierung einiger Antworten im Vergleich zu anderen hervorheben möchten. Wichtigkeit, Steigung/Kurve der Erwünschtheitsfunktionen und Zielsetzung (maximieren/minimieren/Ziel erreichen/keine) haben alle einen Einfluss auf das gefundene Optimum.
Das wahre globale Optimum lässt sich nicht immer finden, da es möglicherweise keine exakte Lösung für das zu optimierende Problem gibt (oder mehrere Lösungen möglich sind). Aus diesem Grund erhalten Sie je nach Optimierungsprozess manchmal leicht unterschiedliche Antworten: Konvergenztoleranz, Anzahl der Iterationen, verwendete Methode (je nach Problemstellung: Konstruktion von Erwünschtheitsfunktionen (jmp.com) ) : Fenster „Maximierungsoptionen“ (jmp.com) aber auch abhängig von den Merkmalen Ihrer Antworten, wie Unsicherheit (das gefundene Optimum wird nur eine Annäherung an das wahre unbekannte Optimum sein), Erwünschtheitsprofilen (ein steiler Anstieg im Erwünschtheitsprofil kann zu einer geringeren Variation der Unterschiede zwischen mehreren gefundenen Optimums führen als). eine langsamere Steigung (= weniger Einschränkungen bei der Optimierung)) und Werte Ihrer Faktoren (aber JMP verwendet mehrere zufällige Starts für den Optimierungsprozess, sodass dies kein großes Problem darstellen sollte und die Wahrscheinlichkeit, in einem lokalen Optimum stecken zu bleiben, sollte begrenzt sein).
Ich hoffe, diese ergänzende Antwort wird Ihnen helfen,
Betreff: Optimierung einer Gruppe von Antworten mithilfe der Option „Anpassungsgruppe“ und des VorhersageprofilersHallo Victor,
Danke, das deckt alle meine Fragen ab. Für einen Alltagsnutzer, dessen Hintergrund nicht in der Statistik liegt, ist es manchmal schwierig, sich tief in dieses Thema einzuarbeiten. Und die Antwort von Ihnen und Ihren Kollegen ist in diesen Fällen sehr hilfreich und vermeidet zeitraubende Suchen in der JMP-Datenbank und bei Google.
Also nochmals vielen Dank und viele Grüße!
Simon
Optimierung einer Gruppe von Antworten mithilfe der Option „Anpassungsgruppe“ und des VorhersageprofilersLiebe JMP-Experten,
Sehr oft optimieren wir eine Reihe von Antworten (die wir zuvor separat anpassen) mit der Option „Gruppe anpassen“.
Nun stellte sich die Frage, wie der Fit-Group-Prediction-Profiler mehrere Antworten parallel optimiert, da oft nicht für jede Antwort die optimale Faktoreinstellung gewählt wird, sondern ein Kompromiss angezeigt wird? Auch wenn wir mehrmals auf „Erwünschtheit maximieren“ klicken, ändert sich die Faktoreinstellung (es scheint, als ob nach der ersten Anpassung kein globales Anpassungsminimum erreicht wird). Wie können wir hier mit nur einem Klick die optimale Faktorkombination erreichen (wir haben bereits mit den Optionen der Erwünschtheitsfunktion herumgespielt, sind aber nicht weitergekommen).
Vielen Dank für Ihre Hilfe!
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