Re: 적합 그룹 옵션 및 예측 프로파일러를 사용하여 응답 그룹의 최적화많은 조언을 드릴 수 있을지 모르겠지만 제 생각은 다음과 같습니다.
참고: 모델링하려는 데이터를 얻은 방법에 따라 많은 것이 달라집니다.
1. 먼저 여러 Y 사이의 상관관계를 확인해야 합니다(분석>다변량 방법>다변량).유의한 양의 상관관계가 있는 경우 모델이 유사합니다.상관 관계가 다른 것이거나 중요하지 않은 경우 각 Y에 대한 모델이 상당히 다를 수 있습니다.
2. 다변량 환경에서의 최적화는 상당히 어려울 수 있습니다.대체 조치(Y)를 사용해야 할 수도 있습니다.프로세스의 완전한 재설계가 필요할 수 있습니다(이전에 고려되지 않은 요소의 식별이 포함될 수 있으며 단변량 접근 방식에서는 중요하지 않을 수 있음).그리고 약간의 절충안이 필요할 것입니다.
3. JMP의 Group Fit 플랫폼은 각 Y에 대한 프로파일러를 동시에 제공하므로 모델이 임의의 Y에 대해 변경될 때 각 Y에 어떤 일이 발생하는지 평가할 수 있습니다.
4. 데이터를 얻는 방법에 따라 여러 Y를 평가하는 다른 옵션이 있습니다(예: 표면 오버레이).
Re: 적합 그룹 옵션 및 예측 프로파일러를 사용하여 응답 그룹의 최적화안녕 @SimonFuchs ,
여기에서 프로파일러가 수행한 최적화에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. 선호도 프로파일링 및 최적화(jmp.com)
첫 번째 질문에 답하기 위해 이 페이지에서 답을 찾을 수 있습니다. " 모든 반응에 대한 전체 만족도는 개별 반응에 대한 선호도 함수의 기하 평균으로 정의됩니다. ."
따라서 최적화할 응답이 여러 개인 경우 프로파일러는 전체 최고 바람직성 점수(각 응답에 대한 개별 바람직성 점수의 가중 기하 평균)에 도달하는 최상의 절충안을 찾으려고 시도합니다. 다른 응답과 비교하여 일부 응답에 대한 최적화를 강조하려는 경우 응답에 다른 가중치를 지정할 수 있습니다("중요도"라고 함, 응답의 바람직성 곡선을 CTRL+클릭하여 목표, 높음/중간/낮은 값 및 중요도 지정). 중요도, 바람직함 함수의 기울기/곡선 및 목표(최대화/최소화/목표 도달/없음)는 발견된 최적에 모두 영향을 미칩니다.
최적화하려는 문제에 대한 정확한 솔루션이 없을 수 있으므로(또는 여러 솔루션이 가능할 수 있으므로) 진정한 글로벌 최적값을 항상 찾을 수 있는 것은 아닙니다. 그렇기 때문에 최적화 프로세스에 따라 수렴 공차, 반복 횟수, 사용된 방법(문제에 따라 다름: 바람직함 함수의 구성(jmp.com) ) : 최대화 옵션 창(jmp.com) 뿐만 아니라 불확실성(발견된 최적값은 진정한 알 수 없는 최적값의 근사치일 뿐임), 바람직성 프로파일(바람직성 프로파일의 가파른 경사는 발견된 여러 최적값과의 차이에서 더 적은 변동을 가질 수 있음)과 같은 응답의 특성에 따라 달라집니다. 더 느린 기울기(=최적화의 제약이 적음)) 및 요인 값(그러나 JMP는 최적화 프로세스에 여러 무작위 시작을 사용하므로 큰 문제가 되지 않아야 하며 로컬 최적값에 갇힐 확률은 제한).
이 보완적인 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 적합 그룹 옵션 및 예측 프로파일러를 사용하여 응답 그룹의 최적화안녕 빅터,
감사합니다. 여기에 제 모든 질문이 포함되어 있습니다. 어려운 통계 배경을 가진 일일 사용자로서 이 주제를 깊이 파고드는 것은 때때로 어렵습니다. 그리고 귀하와 귀하의 대학의 답변은 이 경우 매우 유용하며 JMP 데이터베이스 및 Google에서 시간 소모적인 검색을 방지합니다.
다시 한 번 감사드리며 안부를 전합니다!
시몬
적합 그룹 옵션 및 예측 프로파일러를 사용한 응답 그룹 최적화친애하는 JMP 전문가 여러분,
적합 그룹 옵션을 사용하여 응답 세트(이전에 별도로 적합)를 매우 자주 최적화합니다.
이제 질문이 생겼습니다. 적합 그룹 예측 프로파일러가 여러 응답을 병렬로 최적화하는 방법입니다. 종종 모든 응답에 대해 최적의 요인 설정이 선택되지 않고 절충안이 표시되기 때문입니다. 또한 바람직함 최대화를 여러 번 클릭하면 요인 설정이 변경됩니다(최초 적합 이후 전역 적합 최소값이 달성되지 않은 것처럼 보임). 여기에서 단 한 번의 클릭으로 어떻게 최적의 요인 조합을 달성할 수 있습니까(우리는 이미 바람직함 함수 옵션을 가지고 놀았지만 진행하지 않았습니다).
당신의 도움을 주셔서 감사합니다!
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