FDE zur Beurteilung der Variabilität von Lauf zu Lauf: Funktioniert mit B/P-Spline, aber nicht mit Wavelet (?)Hallo,
Hintergrund : Ich habe an der Verwendung gearbeitet FDE zu beurteilen Variabilität von Lauf zu Lauf Für jeden Sensor im hier bereitgestellten Beispiel funktioniert es, wenn B-Spline, aber nicht Wavelet verwendet wird. In der JMP-Datei „1 – Furnace_10_Sensors_5_Runs.jmp“, in der ich das Skript „FDE by Sensor“ (zur Bewertung der Lauf-zu-Lauf-Variabilität) ausführe, führe ich FDE by „Sensor“ ohne ID aus. Für jeden Sensor speichere ich dann die Zusammenfassungen. Aus jeder Zusammenfassungstabelle (z. B. „S1_B-Spline-Modellzusammenfassungen (Grad=3, Knoten=9).jmp“) kopiere ich die Formel in der Spalte „Temperatur (°C) Mittelwertfunktionsformel“) und füge sie wieder in den Anfangstext ein Tabelle in Spalte 9 (z. B. „Temp nach Sensor“), die eine Match()-Funktion enthält, um die Formel für jeden Sensor korrekt auszurichten. Ich berechne in Spalte 10 („Residuen (nach Sensor)“ die Differenz zwischen der beobachteten Temperatur und der vorherigen Formel, um die Variabilität von Lauf zu Lauf zu beurteilen (siehe Skript „Residuen vs. Zeit (min)“). Ich bin damit zufrieden.
Problem : Für ein anderes Beispiel verwende ich Wavelet anstelle von B-Spline (da Diagnosediagramme viel besser sind, wenn Wavelet in diesem anderen Beispiel verwendet wird, das hier nicht bereitgestellt wird) und ich stecke fest. Zur Veranschaulichung: Wenn ich Model=Wavelet statt B-spline auf „1 - Furnace_10_Sensors_5_Runs.jmp“ ausführe, fehlt mir beim Speichern von Zusammenfassungen („S1_Wavelets Model Summaries (Wavelet=Symlet 6.jmp“) die Spalte:“ Temperatur (°C) Mittelwert-Funktionsformel, aber nur die Spalte „Vater Wavelet“ und zusätzliche Spalten, aber keine davon enthält eine Formel, die ich zurück in die ursprüngliche Tabelle kopieren/einfügen könnte, sodass ich nicht weiterkomme.
Frage 1: Gibt es eine Problemumgehung bei der Verwendung von Wavelet? Oder muss ich B- oder P-Spline verwenden?
Frage 2: Hat jemand ein Skript entwickelt, um den Schritt des Abrufens von Formeln aus den verschiedenen Zusammenfassungstabellen und des Kopierens/Einfügens zurück in die Ausgangstabelle in einer einzelnen Spalte zu vereinfachen, wo jede Formel mit der entsprechenden Bedingung abgeglichen wird?
Notiz : Analyse inspiriert von Colleen McKendry (2023-EU-30MP-1316)
Betreff: FDE zur Beurteilung der Variabilität von Lauf zu Lauf: Funktioniert mit B/P-Spline, aber nicht mit Wavelet (?)Hallo @Emmanuel_Romeu ,
Tolles Beispiel, zunächst einmal vielen Dank fürs Teilen.
Sie sollten in der Lage sein, diese Formeln im Allgemeinen zu verstehen, aber ich bin einmal auf etwas Ähnliches gestoßen. Wenn ich mich recht erinnere, glaube ich, dass es an der Anzahl der einzelnen Kurven lag.
Ich habe gerade versucht, Zusammenfassungen aus Ihrer Beispieltabelle zu speichern, indem ich FDE mit „Sensor_Run“ als ID-Variable eingerichtet habe:
In diesem Fall konnte ich die von Ihnen gewünschten Formeln erhalten.
Also nicht die perfekte Antwort oder Lösung, aber vielleicht führt es Sie zu einer Antwort.
Würde mich freuen zu hören, wie deine Lösung aussieht 
Am besten
Florian
Betreff: FDE zur Beurteilung der Variabilität von Lauf zu Lauf: Funktioniert mit B/P-Spline, aber nicht mit Wavelet (?)Hallo,
Nach dem Gespräch mit Peter Hersh denke ich, dass wir eine Lösung gefunden haben.
Problem: Beim Ausführen ohne „ID“ und Speichern der Zusammenfassungen gibt es bei Verwendung des Wavelets keine Formeln, bei Verwendung der B/P-Splines-Modelle hingegen schon. Machen wir es anders.
Problemumgehung: Beim Betrieb mit „ID = Sensor“ erhalten wir 10 Funktionen, eine für jeden Sensor, die jeweils die Daten von 5 Kurven/Läufen enthalten. Die durchschnittliche Kurve gilt jedoch für alle Sensoren, sodass ich die Variabilität von Lauf zu Lauf für jeden Sensor nicht direkt beurteilen kann.
Durch Auswahl eines Sensors im Score-Plot, zum Beispiel S1, werden die FPCs im FPC-Profiler gefüllt. Mit dem Simulator können wir das Ergebnis für die Mittelwertkurve simulieren. Halten Sie die FPCs fest, stellen Sie die Zeit zufällig ein und decken Sie den Bereich von 1 bis 60 Minuten ab.Ich empfehle in diesem Beispiel die Verwendung einer externen Tabelle, um Ganzzahlen perfekt zu erreichen. Aufgrund der Zufallsfunktion fehlen Zeitpunkte und Duplikate. Führen Sie daher mehr Durchläufe als nötig durch und entfernen Sie Duplikate. Kopieren Sie aus der simulierten Tabelle die Temperaturwerte, die der Durchschnittskurve gegenüber den entsprechenden Zeilen entsprechen (hier die Zeilen 1 bis 300, entsprechend den 5 Läufen von 60 Minuten für S1) und fügen Sie sie in einer neuen Spalte in die Originaltabelle ein. Berechnen Sie dann die Residuen.
Hinweis: Zur Veranschaulichung habe ich am Ende der Tabelle zwei Spalten und am Ende der Skripte ein Skript hinzugefügt. Ich habe es nur für S1 gemacht, nicht für die restlichen Sensoren, da diese Tabelle nur als Beispiel dient. Dieser Prozess wird auf andere Datensätze angewendet, bei denen Wavelet erforderlich ist (bei diesem funktioniert B-Spline gut).
Danke Peter für die Hilfe.
