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予測プロファイラーからのモンテカルロ結果の後処理

みなさん、こんにちは。

 

「電圧」と「厚さ」という 2 つの確率変数の式を含む JMP ファイルがあります。

数式の統計的分布を視覚化するために、JMP Prediction プロファイラーを使用しています。

JSL コマンドを使用して、プロファイラーによって実行されたすべてのモンテカルロ結果を含むテーブルを作成することができました。

Simulate to Table

私の画面は次のようになります。

 

次のステップとして、新しいテーブルの列を使用して、図で開いているのと同じスクリプトを使用して、カスタマイズされた統計分析を実行したいと思います (たとえば、列の数式から平均値を評価するなど)。この時点で行き詰まり、先に進めません…

 

何かアイデアはありますか？

よろしくお願いします、

マーク

自動化とスクリプト作成基本的なデータ分析とモデリング信頼性解析Re: 予測プロファイラーからの後処理モンテカルロ結果

こんにちは@mark_war 、

 

どのような種類の統計を実行および評価する必要があるのかが正確にわからない場合は、分析を自動的に実行するようにコードを変更する方法を示す以下の例を参照してください。

Names Default to Here(1);

Profiler(
 Y( :Formula ),
 Profiler(
  1,
  Term Value(
   thickness(
    2.9875,
    Min( 2.30771982310094 ),
    Max( 3.46241935483871 ),
    Lock( 0 ),
    Show( 1 )
   ),
   Voltage(
    1,
    Min( 0.3584375 ),
    Max( 1.59908333333333 ),
    Lock( 0 ),
    Show( 1 )
   )
  ),
  Simulator(
   1,
   Factors(
    thickness << Random( Normal( 2.9875, 0.2 ) ),
    Voltage << Random( Normal( 1, 0.2 ) )
   ),
   Responses( Formula << No Noise ),
   Resimulate,
   Simulate to Table
  )
 ),
 SendToReport(
  Dispatch(
   {"Prediction Profiler"},
   "10000",
   ScaleBox,
   {Min( -0.0325024497795198 ), Max( 0.801201923076923 ), Inc( 0.2 ),
   Minor Ticks( 1 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Prediction Profiler"},
   "2",
   ScaleBox,
   {Min( 0.3584375 ), Max( 1.59908333333333 ), Inc( 0.2 ), Minor Ticks( 1 )
   }
  ),
  Dispatch(
   {"Prediction Profiler"},
   "1",
   ScaleBox,
   {Min( 2.30771982310094 ), Max( 3.46241935483871 ), Inc( 0.2 ),
   Minor Ticks( 1 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Prediction Profiler"},
   "Profiler",
   FrameBox,
   {Frame Size( 134, 167 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Prediction Profiler"},
   "Profiler Simulator Distribution",
   FrameBox,
   {Frame Size( 124, 56 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Prediction Profiler"},
   "Profiler",
   FrameBox( 3 ),
   {Frame Size( 134, 167 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Prediction Profiler"},
   "Profiler Simulator Distribution",
   FrameBox( 2 ),
   {Frame Size( 124, 56 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Prediction Profiler"},
   "Profile Simulator Histogram",
   FrameBox,
   {Frame Size( 64, 157 ), DispatchSeg(
    Hist Seg( 1 ),
    {Fill Color( "Green" ), Bin Span( 2, 0 )}
   )}
  ),
  Dispatch(
   {"Prediction Profiler", "Simulator"},
   "Simulate to Table",
   OutlineBox,
   {Close( 0 )}
  )
 )
);

dtlist=get data table list();//this creates a list of all the open data tables.

dt=Data Table(dtlist[1]);//this assigns the top-most data table to the variable dt so that you can perform the statistics on this data table rather than the original data table

//this sends the command to the data table to generate some distributions.
dt<<DISTRIBUTION></DISTRIBUTION>

これで少なくとも作業を開始できるはずです。

 

お役に立てれば！、

DS

Re: 予測プロファイラーからの後処理モンテカルロ結果

列の散布図 (グラフ > 散布図行列) は、このタイプの分析に役立ちます。 応答変数のデータ フィルターを追加して、仕様の範囲でフィルターをかけることもできます。

 

分析の目的が、仕様を満たすことができる入力変数の範囲を見つけることである場合は、そのタスクをより自動的に実行できるように設計されたデザイン スペース プロファイラー (プロファイラーの下にある) を試してください。