満足度関数の積分やあみんな、
プロファイラーで最適化を実行しようとしますが、設計空間で最も高い望ましさを探すのではなく、実際には望ましさ曲線の下の最大表面を探しています。望ましさは x、y、z の関数であり、これら 3 つのパラメーターも相互作用します。
この投稿を見つけました: https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-can-I-calculate-area-under-the-curve-in-jmp-pro/td-p/314792
そこで、積分関数を使用して、xの曲線の下の面積を取得しました（yとzについても同じことをしたい）
Integrate( :Desirability 3, :"x"n, 35000, 95000 )
その後、元の満足度関数と積分関数の両方をプロットしました。ただし、両方の関数はプロファイラーに同じプロファイルを表示します。
なぜそうなるのか、何か考えがある人はいますか?また、インタラクティブ関数として積分を取得するための他の解決策も歓迎します。
高度な統計モデリング実験計画法予測モデリングと機械学習ウィンドウズRe: 満足度関数の積分Integrate には最初の引数として式が必要です。
したがって、満足度列を使用する代わりに、満足度列の列式を使用します。
好感度の方程式は次のようになります。
ここでDisso は予測結果 Disso= f(x,y,z) です。
入力値 f(x,y,z) に応じた式を取得するには、このシンボルを予測式、つまりDisso列の列式に置き換える必要があります。
Re: 満足度関数の積分問題の原因やその他の解決策を知っている人はいますか?
Re: 満足度関数の積分@ホギ
アドバイスありがとうございました。しかし、それは機能しません。
実際の例を使って問題を説明する方が簡単だと思いました。したがって、x1、x2、x3 の関数である多項式モデル y を含む JMP ファイル (添付) を作成しました。満足度関数を作成し、「y」をモデル方程式に置き換えました（コメントと同様）
@ホギ wrote:入力値 f(x,y,z) に応じた式を取得するには、このシンボルを予測式、つまりDisso列の列式に置き換える必要があります。
そこから、integrate 関数を使用して、x1 を -1 から +1 まで積分しました。
以前と同じ結果が得られました。満足度関数からのプロファイルと積分は同一です。
Re: 満足度関数の積分こんにちは@Marco_ 、どの値を変化させ、どの値を統合したいのか、より詳しく説明してもらえますか?
積分について疑問に思います。おそらく平均よりも良いでしょうか？
また、積分/平均は範囲全体にわたるのでしょうか、それとも中心値 x1c +/- シグマの周りの小さな領域だけでしょうか?
一般的な積分に関しては、スクリプトインデックスによれば、2 番目の引数は変数である必要があります。
そこで、そこに列名を入れることができるかどうか疑問に思いました。
Integrate(:x1, :x1, -1, 1)
そうではありません: Jmp はまず最初の引数の x1 を列 :x1 のエントリに置き換えます -次に、この定数値をIntegrateに使用します。
Integrate(:x1,:x1,-1,1) = :x1 * Integrate(1,:x1,-1,1)= 2 :x1
[この行に沿って: 列 :x1 に値がない場合、結果は未定義です。]
プロファイラーでも同じ結果が得られました。
- Jmp は、Integral にもかかわらず、:x1 のスライダーを提供します。
- 結果は 0 ではなく2 x1になります。
これはあなたの調査結果に当てはまります: Integral = 2 x Expanded Desirability。
解決策として、スクリプト インデックスに従い、変数 (z) を使用してみましょう。
Integralのプロファイラー プロットを生成すると、Jmp は x2 と x3 のスライダーを表示し、z (旧:x1) に関する積分を計算します。
