コリーン・マッケンドリー、JMP シニア統計ライター
このプレゼンテーションは、JMP Discovery Europe 2023 で発表された講演「関数ランダム効果モデルを使用した曲線データの測定システム分析」の延長です。 ここでは、関数的変量効果モデルを使用して、応答として一連の曲線を含むデータに対して関数的ゲージ R&R 分析を実行しました。このアプリケーションでは、関数モデルは固有関数を使用して拡張され、変量効果モデルとして表現され、標準的な方法を使用して分散成分が推定されました。 この分析は、Functional Data Explorer および Fit Mixed プラットフォームを使用して行われました。
このプレゼンテーションの更新版では、同じモデル拡張アプローチを使用して、このタイプの分析に固定効果を含めることが可能であることを示します。 関数モデルは引き続き固有関数を使用して拡張されますが、代わりに一般化された混合モデルとして表現されます。 また、固有関数拡張ではなくウェーブレット拡張を利用するアイデアと、これによって特定のタイプのデータへのモデルの適合がどのように改善されるかについても説明します。
