Was hat diese Wunschlistenanfrage inspiriert?
Sowohl beim Durchführen von Demos als auch beim Beobachten anderer Demos, bei denen Begriffe einzeln aus einem Modell entfernt werden, die Modellhierarchie aber dennoch erfüllt wird, ist es schmerzhaft langsam. Ein Beispiel dafür ist im Exzellenten Video zum DOE-Kurs Lektion 4, das Video zum Thema „Vorhersage der Prozessfähigkeit“, wo @monica_beals führt diesen Vorgang dreimal durch (also 2,5 Mal, da sie beim letzten Mal eine Abkürzung nimmt). Es scheint, als ob dies schneller/einfacher/einfacher sein sollte, insbesondere wenn es sich um etwas handelt, das wir alle als Best Practice bezeichnen.
Bitte beschreiben Sie die neue oder verbesserte Funktion oder Lösung, die Sie sehen möchten.
Was ich gerne sehen würde, ist ein Link/eine Schaltfläche zum automatischen Zuschneiden (oder vielleicht ein besserer Name), um Begriffe über einem bestimmten p-Wert automatisch einzeln nacheinander zu entfernen und dabei die Modellhierarchie zu respektieren. Im Grunde genommen automatisieren Sie einfach den Prozess, den Monica in dem oben verlinkten Video durchführt.
Welchen Nutzen hätte es für Sie und/oder andere Benutzer, wenn diese neue Funktion bereitgestellt würde?
Dies würde den Benutzern Zeit sparen und Demos weniger umständlich machen. Es ist sehr langsam, dies vor potenziellen Kunden zu tun.
Handelt es sich um eine externe Kundenanfrage?
NEIN.
Gibt es ein konkurrierendes Softwarepaket mit dieser Funktion oder Lösung, die wir kennen sollten?
Dies ist derzeit mit der Stepwise-Plattform in JMP möglich, erfordert jedoch zusätzliche Schritte/Erklärungen.
Wird sich dies auf eine Erneuerung, Erweiterung oder Einführung bei einem Kunden auswirken und stellt dies ein Risiko für ein Konto dar, wenn wir uns nicht darum kümmern?
Nicht unbedingt, aber JMP würde dadurch einfacher und schneller aussehen.
@Jed_Campbell Wie wäre es mit der schrittweisen Rückwärtsregression? Entweder in GenReg oder der Stepwise-Plattform. Auch die Fit Two-Level Screening-Plattform leistet hier gute Arbeit. Easy DOE wird dies auch tun.
Bei gut konzipierten Experimenten, bei denen die Korrelation der Parameterschätzungen gering ist, funktioniert die gleichzeitige Auswahl mehrerer Faktoren aus der Effektzusammenfassung und deren anschließende Entfernung ebenfalls gut und hat fast keine Auswirkungen auf die Parameterschätzungen.
Danke @SamGardner .Ja, das sind alles gute Optionen. Mein Vorschlag zielt eher darauf ab, die Software einem neuen Publikum vorzuführen. Normalerweise sind potenzielle Benutzer nicht bereit für Stepwise oder andere Plattformen, und – insbesondere bei der Verwendung eines historischen Datensatzes (wie Tablet- oder Pulvermetallurgie) – müssen viele potenziell unbedeutende Faktoren entfernt werden. Wenn die automatische Schaltfläche an dieser Stelle angebracht wäre, würde dies der Demo einfach einen großen „Wow“-Faktor verleihen. Oder kurz gesagt, der Vorschlag ist eher ein Marketingvorschlag und weniger ein technischer Vorschlag, wenn das sinnvoll ist.
Hallo @Jed_Campbell , angesichts der folgenden Diskussion und der Möglichkeit, die Modellreduzierung mit den beschriebenen Methoden zu automatisieren, markieren wir dies als derzeit nicht geplant. Ich denke, es gibt auch Meinungen zu den Risiken einer „einfachen“ Schaltfläche zur Modellreduzierung – d. h., dass diese Vereinfachung der Suche nach dem „besten“ Modell im Allgemeinen keine gute Idee ist.
