많은 예측 변수와 많은 응답을 통해 예측 프로파일러의 성능을 향상합니다.선형 제약 조건이 있는 예측 프로파일러를 사용하는 경우 하나의 예측 변수 값을 변경할 때 결과를 생성하는 속도는 예측 변수 수가 20개보다 크고 응답 수가 10개보다 클 때 매우 느려집니다. 첨부된 JMP 파일의 예를 참조하세요. (제약은 예측자용이며 20개 이상의 방법 또는 예측자가 있는 프로파일러입니다).
지우 리앙liang.zw@pg.com고베 테크니컬 센터 재팬
답변: 많은 예측 변수와 많은 응답을 사용하여 예측 프로파일러의 성능을 개선하세요. 상태가 다음으로 변경되었습니다: 보관됨P&G와의 논의를 바탕으로 아카이빙을 진행합니다. 재개설을 원하시면 알려주세요.
Re: 많은 예측자와 많은 응답을 사용하여 예측 프로파일러의 성능을 개선합니다. 상태가 다음으로 변경되었습니다. 확인됨답변: 많은 예측 변수와 많은 응답을 사용하여 예측 프로파일러의 성능을 개선합니다. 상태가 다음으로 변경되었습니다. 투표 가능Re: 많은 예측 변수와 많은 응답을 사용하여 예측 프로파일러의 성능을 개선하세요.여기에 참조된 데이터 테이블이 필요합니다. 부착 방법에 대한 아이디어를 얻으려면 저에게 연락하십시오.
