¿Cómo puedo actualizar un cambio detectado en una nueva herramienta para efectuar mi modelo predictivo?Hice un DOE y desarrollé un modelo LMS y un modelo NN con fines de predicción. En una herramienta nueva, realizamos algunas pruebas y notamos un ligero cambio, ahora me gustaría aprovechar las interacciones anteriores que ya descubrimos, pero agregar los cambios apropiados para mejorar las predicciones. ¿Alguna sugerencia?Modelado Estadístico AvanzadoAnálisis y modelado de datos básicosDiseño de experimentosModelado predictivo y aprendizaje automáticoRe: ¿Cómo puedo actualizar un cambio detectado en una nueva herramienta para efectuar mi modelo predictivo?Veo tres formas potenciales de manejar este problema. En primer lugar, voy a suponer que cuando dices 'cambio', te refieres a un cambio en la gran media del espacio de respuesta, pero todos los demás aspectos de la superficie ajustada se consideran consistentes. Si el 'cambio' es cualquier otra cosa (varianza, pendiente (lineal, curvilínea o de cualquier otra forma), asíntota (si es evidente) y así sucesivamente), entonces mi primera sugerencia es muda. Probablemente lo más simple que puede hacer es guardar la fórmula de predicción en una columna y luego simplemente agregar una constante a la fórmula que es la magnitud del 'cambio'. La siguiente cosa más simple que podría hacer es simplemente construir un nuevo modelo con 'herramienta' como columna y luego dentro de los niveles de columna para la(s) herramienta(s) 'antigua(s) y agregar la 'nueva herramienta' como término y construir un nuevo modelo . Una tercera opción es simplemente mantener dos modelos... uno para el análisis original y otro para la 'nueva herramienta'. Si fuera yo... probaría los tres y vería qué camino te ayuda a resolver el problema práctico en cuestión.
Pero ahora tengo algunas preguntas adicionales.
1. ¿Qué es un 'modelo LMS'?
2. Tengo curiosidad por saber por qué se decantó por un modelo de red neuronal. Por lo general, en el trabajo de modelado basado en DOE, el diseño se construye explícitamente para estimar un modelo lineal con una estructura específica. Especialmente cuando se utilizan métodos DOE óptimos. E incluso si se usan métodos DOE clásicos, hay un modelo implícito detrás de escena. Entonces, ¿por qué una red neuronal? ¿Supongo que el modelo lineal se quedó corto? ¿Y tiene una superficie de tipo realmente no lineal que está tratando de estimar? Pero de nuevo estoy adivinando... entonces, ¿qué hay detrás del proceso de pensamiento?
Re: ¿Cómo puedo actualizar un cambio detectado en una nueva herramienta para efectuar mi modelo predictivo?Pete es mucho más generoso con sus consejos dada la información que proporcionaste.Desafortunadamente, para mí, no ha proporcionado suficiente contexto.Tengo algunas ideas, pero son solo conjeturas.
¿Dónde estás en el continuo del conocimiento? ¿Ejecutó 1 DOE y cree que ha llegado a una fórmula de predicción útil? (poco probable, normalmente el desarrollo del modelo requiere iteración).¿Solo tiene 1 Y (variable de respuesta, poco probable ya que vivimos en un mundo multivariante)?Supongo que te refieres al modelo de mínimos cuadrados además de la red neuronal. Estas son dos estrategias completamente diferentes para la construcción de modelos.Uno basado en el conocimiento y el otro basado en la probabilidad (patrones en los datos).¿Qué tan similares son?¿Qué tan útiles son?¿Qué tan bien predicen realmente?¿Cómo son los residuos?
Dado que introdujo una nueva herramienta y vio un efecto, ¿cuál es su hipótesis? Tenga en cuenta que es posible que no pueda simplemente "agregar" para el cambio, ya que la nueva herramienta puede interactuar con otros factores en el modelo.Además, ¿qué tan seguro está de que era la nueva herramienta la que explicaba el cambio?¿Cambió algo más?
Sospecho que no ha identificado todos los posibles factores que podrían afectar la(s) respuesta(s).Tal vez debería volver a la detección y aumentar su espacio de inferencia (más factores a través del ruido cambiante) y continuar iteraciones secuenciales para construir su modelo.
Re: ¿Cómo puedo actualizar un cambio detectado en una nueva herramienta para efectuar mi modelo predictivo?Hola,
Lo primero muchas gracias por tu respuesta.
Entonces, parte del problema es que tengo una gran base de datos de ejecuciones que no voy a rehacer desde cero para cada herramienta.Y cada herramienta tiene un cambio pero no es consistente en todo el rango (lo vimos en los datos de repetición). Teniendo en cuenta estas opciones, supongo que la mitad de agregar una columna de herramientas tendría sentido y no dejaría de lado los efectos anteriores por completo.
1. LMS - mínimos cuadrados medios - la opción básica de modelado lineal.
2. Así que esto fue interesante porque queríamos usar bases de datos existentes que no estaban diseñadas correctamente para DOE, por lo que intentar ejecutar un análisis LMS DOE arroja muchos factores de confusión y, por lo tanto, puntos de singularidad que se pueden "desactivar" controlando el interpolación pero no describe correctamente el espacio.Encontré que el NN es más robusto en este sentido, lo cual no es ideal porque es un modelo probabilístico pero llena estos espacios en blanco.
Re: ¿Cómo puedo actualizar un cambio detectado en una nueva herramienta para efectuar mi modelo predictivo?Hola,
Muchas gracias por tu aportación.
Estoy totalmente de acuerdo con su razonamiento y ejecutar un diseño de detección adecuado en todos los parámetros tiene mucho sentido.Probaré este enfoque, pero a veces no podemos controlar todas las pruebas que se realizan.
Como mencioné en el comentario anterior por qué NN proporcionó un mejor 'llenado de espacio' en las interacciones, no me siento cómodo con esta suposición de conocimiento sobre el proceso.
De todos modos, creo que mi pregunta sigue en pie con su propio mérito sobre cómo actualizar constantemente un modelo NN con fines de predicción a partir de resultados actualizados. Estaba pensando en algo con una funcionalidad ponderada para los resultados del proceso actual similar a los gráficos EWMA en SPC.
Re: ¿Cómo puedo actualizar un cambio detectado en una nueva herramienta para efectuar mi modelo predictivo?Solo un punto de aclaración del lenguaje... El método generalmente se llama Mínimos cuadrados, Mínimos cuadrados ordinarios o Mínimos cuadrados estándar (de ahí la confusión con el uso de LMS).Este es un procedimiento de regresión que estima la línea de mejor ajuste a través de los datos minimizando (al mínimo) la desviación cuadrática (suma de cuadrados) de los residuos de la línea.
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/?os=mac&source=application#page/jmp/example-of-simple-linear-regression.shtml#ww892978
