¿Optimizando múltiples respuestas funcionales?Hola,
un cliente desarrolla productos que se someten a diferentes pruebas que dan como resultado datos funcionales. Si bien están muy contentos con FDE, se quedan estancados al encontrar las mejores condiciones para todas las características simultáneamente, es decir, optimizar múltiples respuestas funcionales.
Si bien podemos analizar cada uno individualmente y crear algunos perfiladores que podamos vincular, sería bueno tener algo como "Fit Group" para FDE.
¿Alguien tiene una solución/ejemplo/ideas/consejos?
Gracias
florián
Re: ¿Optimizar múltiples respuestas funcionales?Para ver varias respuestas a la vez, he tenido éxito usando el triángulo rojo del Análisis funcional DOE... Guardar columnas... Guardar fórmula de predicción para cada una de las curvas, luego usando el Gráfico... Perfilador para ver todas estas curvas. en una ventana. Ejemplo de salida a continuación de una próxima charla de Discovery, con los datos/curvas funcionales en amarillo a la izquierda:
Re: ¿Optimizar múltiples respuestas funcionales?¡Gracias @Jed_Campbell ! Parece una charla interesante.:)
¿Intentaste también optimizar múltiples curvas funcionales?
Re: ¿Optimizar múltiples respuestas funcionales?Ah, ya veo lo que quieres decir. No había intentado usar las funciones de optimización para múltiples curvas simultáneas. Me tomé un tiempo para intentarlo, usando el archivo Mill DOE de datos de muestra, ya que tiene múltiples curvas. Esperaba guardar las fórmulas de deseabilidad para cada curva (triángulo rojo de FDOE Profiler...Optimización y deseabilidad...Guardar fórmula de deseabilidad), luego usar la herramienta Gráfico...Profiler para encontrar la mejor deseabilidad, pero cuando intento guardar la fórmula de deseabilidad, JMP me da un error de fórmula de columna y luego no crea la columna.
Fue un largo camino para decir "Estoy de acuerdo en que es necesario que haya una mejor manera de optimizar múltiples curvas".
Re: ¿Optimizar múltiples respuestas funcionales?Por supuesto, después de presionar el botón 'responder', tuve otra idea, que terminó funcionando:
- En el generador de perfiles para cada curva, utilice el simulador para generar una tabla aleatoria, con todos los factores aleatorios/uniformes.
- Las tablas aleatorias contienen diferencias con respecto al objetivo y error integrado con respecto al objetivo. Cambie el nombre de estos como únicos para cada curva.
- Concatenar las tablas de datos
- Ajustar un modelo a los errores integrados para cada curva.
- Establezca los deseos para minimizar y potencialmente priorizar cada curva
- Asegúrese de que los generadores de perfiles estén vinculados y optimice
Yo lo llamaría un truco, pero parece funcionar. Adjunto el archivo final con el modelo adjunto. Feliz de explicar más si es necesario.
Re: ¿Optimización de múltiples respuestas funcionales?Hola Jed,
¡Gracias, esto funciona bien! Hice otro ejemplo utilizando tipos de respuestas funcionales completamente diferentes con el conjunto de datos NMR + Mill:
El archivo es muy grande y estoy intentando crear un mejor ejemplo en los próximos días. Pero otro cliente también me dijo que a menudo toman múltiples mediciones funcionales de una muestra y luego intentan optimizarlas.
Gracias
Florián
Re: ¿Optimización de múltiples respuestas funcionales?También estoy trabajando en una entrada de blog que explicará esto un poco mejor. Solo necesito encontrar tiempo para terminarla y publicarla.
Re: ¿Optimización de múltiples respuestas funcionales?La publicación del blog está aquí , para cualquiera que necesite hacer esto en el futuro, y la lista de deseos interna está aquí , para que esto funcione de forma nativa.
