実行ごとの変動性を評価する FDE: B/P スプラインでは動作しますが、ウェーブレットでは動作しません (?)こんにちは、
背景 ：活用に取り組んできましたFDE評価する実行ごとの変動ここで提供される例の各センサーでは、B スプラインを使用する場合は機能しますが、ウェーブレットを使用する場合は機能しません。 jmp ファイル「1 - Furnace_10_Sensors_5_Runs.jmp」で、スクリプト「センサーによる FDE (実行ごとの変動性を評価するため)」を実行し、ID なしで「センサー」による FDE を実行します。 次に、センサーごとに概要を保存します。 各サマリー テーブル (例: "S1_B-Spline Model Summaries (Degree=3, Knots=9).jmp") から、列 :"Temperature (°C) Mean Function Formula"n にある式をコピーして最初のテーブルに貼り付けます。列 9 のテーブル (つまり、「センサー別の温度 "n」) には、各センサーの式を正しく調整するための Match() 関数が含まれています。 列 10 (「センサーによる残差 (n)」) で、実行ごとの変動を評価するために、観測された温度と前の式の差を計算します (スクリプト「残差 vs 時間 (分)」を参照)。 それは嬉しいですね。
問題 ：別の例では、B スプラインではなくウェーブレットを使用しています (ここでは提供されていない他の例でウェーブレットを使用すると、診断プロットがはるかに優れているため) で行き詰まっています。 デモンストレーションのために、「1 - Furnace_10_Sensors_5_Runs.jmp」で B-spline ではなく Model=Wavelet を実行すると、サマリー (「S1_Wavelets Model Summaries (Wavelet=Symlet 6.jmp」)) を保存するときに次の列がありません。温度 (°C) 平均関数式」n ですが、ファーザー ウェーブレット列と追加の列のみですが、最初のテーブルにコピーして貼り付けることができる式が含まれていないため、行き詰まっています。
質問1：ウェーブレットを使用する場合の回避策はありますか?それともBスプラインかPスプラインを使う必要があるのでしょうか？
質問2：さまざまな概要テーブルから数式を取得し、単一列の最初のテーブルにコピーして貼り付けて、各数式を適切な条件に Match() するステップを容易にするスクリプトを開発した人はいますか?
注記: コリーン・マッケンドリー (2023-EU-30MP-1316) に触発された分析
Re: 実行ごとの変動性を評価するための FDE: B/P スプラインでは動作しますが、ウェーブレットでは動作しません (?)こんにちは@Emmanuel_Romeu 、
まず第一に、共有してくれてありがとう。
一般的にはこれらの式を取得できるはずですが、私は一度同じようなことに遭遇したことがあります。 私の記憶が正しければ、それは個々のカーブの数によるものだったと思います。
ID 変数として「Sensor_Run」を使用して FDE を設定して、サンプル テーブルから概要を保存しようとしました。
その場合、ご要望の数式を得ることができました。
したがって、完璧な答えや解決策ではありませんが、おそらく答えに導かれるでしょう。
あなたのソリューションがどのようなものかを聞いていただければ幸いです:)
最高
フロリアン
Re: 実行ごとの変動性を評価するための FDE: B/P スプラインでは動作しますが、ウェーブレットでは動作しません (?)こんにちは、
ピーター・ハーシュと話した結果、解決策が見つかったと思います。
問題： 「ID」なしで実行し、サマリーを保存する場合、ウェーブレットを使用する場合には式はありませんが、B/P スプライン モデルを使用する場合には式はあります。 違うやり方でやってみましょう。
回避策: 「ID = Sensor」で実行すると、センサーごとに 1 つずつ、合計 10 個の関数が得られ、それぞれに 5 つのカーブ/実行からのデータが含まれます。 ただし、平均曲線はすべてのセンサーにわたるため、各センサーの実行ごとの変動を直接評価することはできません。
スコア プロットでセンサー (S1 など) を選択すると、FPC プロファイラーに FPC が入力されます。 シミュレーターを使用すると、平均曲線の結果をシミュレートできます。 FPC を固定したままにし、時間をランダムに設定し、1 ～ 60 分の範囲をカバーします。この例では、整数を完全にターゲットにするために外部テーブルを使用することをお勧めします。 ランダム機能のため、欠落した時点や重複が存在するため、必要以上に実行を実行し、重複を削除します。 シミュレートされたテーブルから、元のテーブルの新しい列に、適切な行 (ここでは、S1 の 60 分間の 5 回の実行に対応する行 1 ～ 300) の反対側の平均曲線に対応する温度値をコピー/ペーストします。 次に、残差を計算します。
注: 説明のために、表の最後に 2 つの列を追加し、スクリプトの最後にスクリプトを追加しました。 この表は例としてのみ提供されているため、残りのセンサーではなく、S1 に対してのみ実行しました。 このプロセスは、ウェーブレットが必要な他のデータセットに適用されます (この B スプラインではうまく機能します)。
ピーターさん、助けてくれてありがとう。
