기능적 혼합 모델을 사용한 곡선 데이터에 대한 측정 시스템 분석(2023-US-PO-1504)이 프레젠테이션은 JMP Discovery Europe 2023에서 발표된 "함수적 무작위 효과 모델을 사용한 곡선 데이터에 대한 측정 시스템 분석"이라는 강연의 연장선입니다. 여기에서 기능적 무작위 효과 모델을 사용하여 응답으로 곡선 집합이 포함된 데이터에 대한 기능적 게이지 R&R 분석을 수행했습니다.이 응용 프로그램에서 기능 모델은 고유 함수를 사용하여 확장된 다음 분산 구성 요소가 표준 방법을 사용하여 추정되는 랜덤 효과 모델로 표현되었습니다. 이 분석은 Functional Data Explorer 및 Fit Mixed 플랫폼을 사용하여 수행되었습니다.
이 프레젠테이션의 업데이트된 버전에서는 동일한 모델 확장 접근 방식을 사용하여 이러한 유형의 분석에 고정 효과를 포함하는 것이 가능함을 보여줍니다. 기능 모델은 여전히 고유함수를 사용하여 확장되지만 대신 일반화된 혼합 모델로 표현됩니다. 또한 고유함수 확장이 아닌 웨이블릿 확장을 활용하는 아이디어와 이것이 특정 유형의 데이터에 대한 모델 적합성을 어떻게 개선할 수 있는지에 대해서도 논의합니다.
