機能データエクスプローラーFDE を使用して、長期間にわたって測定された検閲官からのデータが「標準的」であるかどうかを判断しようとしている顧客がいます。彼らは、FDE を使用して FPC を作成し、これらの FPC を使用して、FPC の仕様を作成することで実行が典型的かどうかを判断し、非典型的な実行にフラグを立てたいと考えています。現在のモデルでデータを分析し、新しいデータ用の FPC を作成するためだけにモデルを新しいデータで更新することは望んでいません。これは、新しいデータを検証データにすることで非常にうまく機能しているように見えますが、問題は、モデルが古いデータに対して「再実行」する必要があり、モデルが非常にうまく機能したため、かなりの計算能力と時間がかかることです。彼らにとっては、400 ノードを持つ p-sline モデルでした。
毎回 FDE を介してモデルを再実行することなく、機能主成分のスプライン式を保存する方法を知っている人はいますか?
同様に、クリーニング手順、整列手順、変換手順を経たデータを保存する方法はありますか?
もう 1 つの警告として、降下サイズのデータ セットのライブ デモで P スプラインを実行することはお勧めしません。約 15 分かかり、顧客が 16 GB マシン上で約 500,000 行のデータを閲覧していたときに JMP がクラッシュしました。
Re: ファンクショナルデータエクスプローラー残念ながら、モデルの適合を保存する方法がないため、毎回再適合する必要があります。 14.1 では、関連する JSL 関数とともに予測式を保存できる機能が追加され、ユーザーはプロファイラーを使用してモデルの適合性をより適切に探索できるようになります。これにより、FPC スコアを使用した関数の再構築も可能になります。しかし、これでも、元のモデルを再適合せずに新しい関数を直接スコアリングする方法は提供されません。
ユーザーは、関数のいくつかの観察側面を使用して FPC の予測式を作成するなど、これらの予測を行うための他の手法を検討できる可能性があります。その場合、14.1 の公式は理想的な解決策ではありませんが、確かに役立ちます。
データを保存するには、最上位の RTM オプション「データの保存」を使用します。ユーザーは、モデルをフィッティングした後に「データを保存」して、(モデル RTM からの) モデル化された応答 (Y) 値を確認することもできます。
また、私たちが検討できるクラッシュ レポートがある場合は、送信してください。
