Vea cómo usar un modelo de predicción para encontrar condiciones óptimas (puntos de ajuste y rangos) para usar el modelo para tomar decisiones.
Vea cómo:
Preguntas respondidas por @andreacoombs1 y @cweisbart en la demostración del seminario web en vivo.
P: ¿Puedes editar los valores en el Administrador de columnas?
R: Puede cambiar algunos de los valores, como nombres de columnas, tipo de datos, formato, etc.
P: Cuando optimizaste tu respuesta, ¿cómo te aseguras de que los porcentajes no superen el 100%?
R: La razón por la que supera el 100 % es que se supone que, debido a que es un modelo lineal, la distribución es normal, lo que puede no ser el caso. En JMP Pro, puede cambiar la distribución de su respuesta para limitarla de cero a uno. Puede utilizar la distribución beta y la regresión generalizada, que se utiliza para respuestas que están, por ejemplo, entre cero y uno o entre 0% y 100%. Eso evitará que tengas respuestas superiores a uno o 100%, independientemente de cómo trates los datos.
P: Cuando miraba el generador de perfiles del espacio de diseño, había un porcentaje de porción de volumen. ¿Qué es eso?
R: Cuando comienzas, estás comenzando con el cien por ciento de tu espacio de diseño. A medida que realiza la simulación completa de 10 000 ejecuciones, observa el cien por ciento de esas 10 000 ejecuciones y, a medida que voy reduciendo mi espacio de diseño, ¿qué porcentaje de esas 10 000 ejecuciones se deseleccionan de mi espacio de diseño? Esto se muestra como la proporción o volumen de su espacio de diseño.
P: ¿El perfilador del espacio de diseño tiene en cuenta la planitud de la respuesta?
R: Sí, indirectamente. Nuevamente, está tratando de encontrar el cambio más pequeño en X. Eso resulta en el mayor aumento en su tasa de especificación. La pendiente de su respuesta es determinante si va a cumplir con las especificaciones. Vea el vídeo a continuación.
P: ¿Puede extrapolar fuera de su espacio de diseño para encontrar un lugar donde pueda tener una tasa de inspección más alta?
R: Si está ejecutando un modelo desde el DOE, su espacio de diseño y el rango del perfilador de predicción están limitados por el rango de factores probados en el DOE. El Prediction Profiler le limita al espacio factorial. De lo contrario, podemos usar nuestro modelo para probar un rango más amplio y luego extrapolar. Tendrías que hacerlo manualmente. No existe una forma automatizada de hacerlo.
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