FDE para evaluar la variabilidad entre ejecuciones: funciona con B/P-spline pero no con Wavelet (?)Hola,
Fondo : He estado trabajando en usar FDE evaluar variabilidad entre ejecuciones para cada sensor en el ejemplo proporcionado aquí, funciona cuando se usa B-spline pero no Wavelet. En el archivo jmp "1 - Furnace_10_Sensors_5_Runs.jmp", ejecutando el script "FDE por sensor" (para evaluar la variabilidad entre ejecuciones)", ejecuto FDE por "Sensor" sin ID. Luego, para cada sensor guardo los resúmenes. De cada tabla de resumen (por ejemplo, "Resúmenes del modelo S1_B-Spline (grados = 3, nudos = 9).jmp") copio y pego la fórmula ubicada en la columna: "Temperatura (°C) Fórmula de función media" n de regreso a la inicial tabla en la columna 9 (es decir: "Temp por sensor "n) que contiene una función Match() para alinear correctamente la fórmula para cada sensor. Calculo en la columna 10 ("Residuales (por sensor) "n) la diferencia entre la Temperatura observada y la fórmula anterior para evaluar la variabilidad entre ejecuciones (ver guión "Residuales vs. Tiempo (min)"). Estoy feliz con eso.
Problema : Para otro ejemplo, estoy usando Wavelet en lugar de B-spline (porque los gráficos de diagnóstico son mucho mejores cuando se usa Wavelet en este otro ejemplo que no se proporciona aquí) y estoy atascado. A modo de demostración, si ejecuto Model=Wavelet en lugar de B-spline en "1 - Furnace_10_Sensors_5_Runs.jmp", al guardar resúmenes ("S1_Wavelets Model Resúmenes (Wavelet=Symlet 6.jmp") no tengo la columna:" Temperatura (°C) Fórmula de función media "n, pero solo la columna Father Wavelet y columnas adicionales, pero ninguna de ellas contiene una fórmula que pueda copiar/pegar en la tabla inicial, así que estoy atascado.
Pregunta 1: ¿Existe alguna solución al utilizar Wavelet? ¿O necesito usar B o P-spline?
Pregunta 2: ¿Alguien desarrolló un script para facilitar el paso de obtener fórmulas de las distintas tablas de resumen y copiarlas y pegarlas nuevamente en la tabla inicial en una sola columna donde haga coincidir () cada fórmula con la condición adecuada?
Nota : análisis inspirado en Colleen McKendry (2023-EU-30MP-1316)
Re: FDE para evaluar la variabilidad entre ejecuciones: funciona con B/P-spline pero no con Wavelet (?)Hola @Emmanuel_Romeu ,
Gran ejemplo primero que nada, gracias por compartir.
Debería poder obtener esas fórmulas en general, pero una vez encontré algo similar. Creo que se debió al número de curvas individuales, si mal no recuerdo.
Intenté guardar resúmenes de su tabla de ejemplo configurando FDE con "Sensor_Run" como variable ID:
En ese caso pude conseguir las fórmulas que pediste.
Así que no es la respuesta o solución perfecta, pero tal vez te guíe hacia una respuesta.
Estaría encantado de saber cómo es su solución 
Mejor
florián
Re: FDE para evaluar la variabilidad entre ejecuciones: funciona con B/P-spline pero no con Wavelet (?)Hola,
Después de hablar con Peter Hersh, creo que hemos encontrado una solución.
Problema: cuando se ejecuta sin "ID" y se guardan los resúmenes, no hay fórmulas cuando se usa la wavelet, mientras que sí las hay cuando se usan los modelos splines B/P. Hagámoslo diferente.
Solución alterna: Cuando se ejecuta con "ID = Sensor", obtenemos 10 funciones, una para cada sensor, cada una de las cuales contiene los datos de 5 curvas/ejecuciones. Sin embargo, la curva promedio se presenta en todos los sensores, por lo que no puedo evaluar directamente la variabilidad entre ejecuciones para cada sensor.
Al seleccionar un sensor en el gráfico de puntuación, por ejemplo S1, los FPC se completan en el FPC Profiler. Usando el simulador, podemos simular el resultado de la curva media. Mantenga los FPC fijos, establezca el tiempo como aleatorio y cubra el rango de 1 a 60 minutos.Recomiendo usar una tabla externa en este ejemplo para apuntar a números enteros perfectamente. Debido a la función aleatoria, faltan puntos de tiempo y duplicados, así que realice más ejecuciones de las necesarias y elimine los duplicados. De la tabla simulada, copie/pegue en la tabla original, en una nueva columna, los valores de temperatura correspondientes a la curva promedio frente a las filas correspondientes (aquí, las filas 1 a 300 correspondientes a las 5 corridas de 60 minutos para S1). Luego calcule los residuos.
Nota: Agregué 2 columnas al final de la tabla y un script al final de los scripts para ilustración. Lo hice solo para S1, no para los sensores restantes, ya que esta tabla se proporciona solo como ejemplo. Este proceso se aplicará en otros conjuntos de datos donde Wavelet sea necesario (en este, B-spline funciona bien).
Gracias Pedro por la ayuda.
