決定的なスクリーニング設計を 1000 回シミュレートします。こんにちは、
すでに持っているデータセットを使用して、決定的なスクリーニング設計を適合させようとしています。設計を 1000 回適合させる JSL スクリプトを書きたいのですが、これを行う方法を教えていただけますか?
関心のある Y 変数と、4 つの x 変数として X1、X2、X3、X4 があります。
ご協力ありがとうございます！
実験計画法Re: 決定的なスクリーニング設計を 1000 回シミュレートします。もう少しコンテキストと情報が必要です。すでに「データ セット」があるとおっしゃっています。そのデータ セットは DSD の形式/設計になっていますか? モデルを 1000 回適合させるのはなぜですか? データ セットがすでに存在する場合、1000 回の反復すべてで同じ分析が得られるだけです。Fit DSD プラットフォームを使用する予定ですか、それとも Fit Model のような他のプラットフォームを使用する予定ですか? また、実際の問題についての説明も必要ですか? また、実際にデータ セットを取得した方法は?
すでにモデルをお持ちのようですが、そのモデルを 1000 回シミュレートしたいとお考えのようです。JMP でこれを実行するのに最適な場所はプロファイラーです。JSL は必要ありません。シミュレーターのワークフロー内でシミュレーションの数を指定するだけで、Y の分布が得られます。
それとも私がただ混乱しているだけでしょうか?
Re: 決定的なスクリーニング設計を 1000 回シミュレートします。こんにちは、P_Bartellさん。
ご返信ありがとうございます。さらに詳しく説明すると、私たちがやろうとしているのは、結果 Y 変数の新しいデータを 1000 回シミュレートし、各シミュレーションに DSD モデルを適合させることです。
- 理論的なケースをシミュレーションしました。それは以下の式です。
Y = 1*X3 + 1*X1*X1 -2*X4*X4 + 1*X1*X2 + ランダム通常 (0,1)
以下は、中心点と 4 回の追加実行を持つ 4 つの因子のデフォルト設計である DoE 設計のスクリーンショットです。
シミュレーションを実行した後、モデル内で正しい因子が何回保持されたかをカウントします。これは Stepwise プラットフォームを使用して実行できましたが、完全性のために、デフォルトの Fit Definitive Screening Design プラットフォームでも実行できるようにしたいと考えています。
私たちは教育目的でこれを行っています。
Re: 決定的なスクリーニング設計を 1000 回シミュレートします。JMP Pro に組み込まれているシミュレーション機能については、ドキュメントを参照してください。
Re: 決定的なスクリーニング設計を 1000 回シミュレートします。ハイマーク、
私は JMP Pro にアクセスできず、JMP 17 しか使用できないため、JSL スクリプトを使用してこれを実現する方法を見つけようとしています。ただし、デフォルトの Fit Definitive Screening Design プラットフォームのスクリプト インデックスには、あまり情報がありません。
