CIAO, Io sono Giordania Walters,
Io sono uno stagista tecnico presso JMP
E Io sono andando A presente A Voi Oggi
Di Modellazione delle equazioni strutturali
E Come Noi Potere utilizzo Questo In lineare aggressione
A In realtà Trovare relazioni
con Altrimenti Potrebbe non Già Essere ovvio.
COSÌ A Fare Questo, erano andando A Avere a Aspetto
A a caso studio Di produzione Di farmaceutico compresse.
Entro Questo caso studio, c'è molti Di fattori E risposte
Quello Bisogno monitoraggio E Noi Bisogno A Tentativo E determinare IL relazione
fra questi fattori E questi risposte A Tentativo E lavoro fuori come il sistema funziona.
E In facendo Questo, Questo È andando A permettere noi A Trovare
IL ottimale condizioni per Nostro tavoletta A Fare IL migliore tavoletta possibile.
Ma A Fare Questo intero caso studio a quantità più semplice,
Piuttosto di messa a fuoco SU Tutto Di IL risposte E tutti IL fattori,
erano Appena andando A messa a fuoco SU uno risposta E uno fattore.
COSÌ In Questo caso,
IL uno fattore erano guardare A È IL per cento composizione Di acqua
E IL uno risposta Quello erano andando A Aspetto A
È IL densità Di IL tavoletta.
E questo è andando A Essere IL metrico Di se O non
Noi Avere la tavoletta O non.
COSÌ Appena per riferimento,
IL tavoletta densità È In milligrammi per centimetro al cubo.
COSÌ in genere, Come Noi definire IL relazione
fra Questo risposta E fattore
È Appena Attraverso a semplice lineare regressione
Quale da IL nome,
dà noi a lineare relazione fra IL risposta e fattore.
E questo È Che cosa Noi Bisogno A completamente capire IL sistema.
Ma IL problema con lineare regressione È suo soltanto andando A permettere noi A Trovare
IL diretto effetti tra cambiare
l'acqua composizione E la densità Di IL tavoletta.
Suo non andando A permettere noi Trovare
nulla altro Di IL sistema O Qualunque sottostante caratteristiche.
E COSÌ Perché Di Questo,
Esso Potrebbe In realtà fallire A Dare UN impressione per il sistema.
E Questo È Dove Strutturale E M designazione
Potere In realtà Venire In A Tentativo E Dare noi a Di più completo visualizzazione Di IL sistema
Quale È andando A permettere noi A Trovare diverso relazioni
Quale Forse Di più supporto E non c'è bisogno di ovvio .
COSÌ a morso Di sfondo SU lineare regressione,
In suo più semplice modulo, lineare regressione
È Appena a lineare relazione fra uno variabile A un altro.
E Da lineare regressione È di definizione, lineare,
Questo È andando A Essere collegato di a lineare equazione.
In questo equazione In Questo caso, È Y è uguale mX più C.
BENE, Y È IL Y risposta,
X È IL X fattore, m È Nostro radiante, E C È Nostro offset.
COSÌ IL m E IL C Sono Appena costanti Quello erano andando A Trovare
A riempire Questo regressione equazione
COSÌ Quello Noi Potere relazionare SU Y su X variabili.
COSÌ A Fare Questo In IL contesto Di IL caso studio,
erano andando A complotto IL X E Y variabili
A Tentativo E Venire su con Questo regressione equazione In JMP.
E JMP Potere molto semplicemente Fare questo per noi.
Esso dà noi a quantità Di informazioni,
Alcuni Di Quale Noi non Bisogno per eseguendo Questo lineare regressione.
Ma IL due pezzi Di Veramente importante informazioni Quello Noi Ottenere
È IL regressione coefficienti Quale È Nostro m E Nostro C,
Quale Sono qui circa,
E IL regressione equazione
Quale È IL pieno modulo Di Nostro lineare regressione.
Ora JMP fa Dare Questo A noi In IL modulo Di Y è uguale mX più C
Ma per IL scopi Di chiarezza, E A Vedere Come Questo opere
nel nostro caso studio È presentato Qui COME a corretto relazione
essendo Quello IL densità È pari A 0,11 7 percento Di acqua più 95. 903.
E Questo È segnalato Sopra con tuo m E C valori.
BENE, Voi Potrebbe semplicemente Vedere Quello Tutto Questo relazione significa
È Quello per ogni uno unità aumento In percentuale A L,
Noi Ottenere a uno unità aumento In densità.
Ma Noi Avere Quello C valore A IL FINE Quale compensazioni Nostro densità di 95 .93.
IL scopi Di IL C valore È A Dare a scala A Nostro dati.
Senza Quello scala, Che cosa Noi Avere È a relazione
fra densità E per cento di composizione di H_2O.
Aggiunta Questo costante A IL FINE dà noi Quello scala
A In realtà Essere IL unità Quello Noi Bisogno studiare all'interno Questo caso studio.
COSÌ Ora Quello noi abbiamo avuto UN idea Di Come Noi tradizionalmente
andare riguardo alla ricerca Questo problema,
andiamo Tentativo E inizio edificio la strutturale Equazione Modello.
COSÌ A trasformare tradizionale regressione lineare
in IL modulo Di a Strutturale Equazione Modello,
Noi Bisogno A Fare a pochi cose.
Noi inizio di in movimento Questo relazione
lontano dalla sua forma grafica, in Questo visivo modulo.
BENE, Noi Potere Vedere Quello noi abbiamo avuto Nostro X fattore
In IL rettangolo essendo collegato A IL altro rettangolo
Quale È Nostro risposta.
E fra questi due rettangoli, Essi Sono collegato di Questo freccia.
Ora, a separare- diretto freccia Appena significa a relazione andando uno modo.
Poi Modellazione delle equazioni strutturali, Esso È possibile A Avere raddoppiare- diretto freccia
Ma questo è non particolarmente importante In Questo esempio.
Che cosa IL separare- diretto freccia significa
È Quello H_2O composizione colpisce IL densità Di IL tavoletta
Ma IL densità Di IL tavoletta fa non simulare l'H_2O composizione.
E Questo consente noi In Questo esempio,
compila questa X individuale E a Y eseguire lineare regressione.
Ora IL confuso parte Di Questo grafico
È probabilmente IL uno In IL triangolo A IL superiore.
E semplicemente, Tutto Questo fa, E Questo È Generalmente nascosto
entro a strutturale equazione modello,
È Esso consente noi A impostato Questo scala per Nostro intero modello.
E Noi Potere Vedere Quello Attraverso
Come Questo Strutturale Equazione M modello In realtà rapporti IL dati.
COSÌ Se Voi Aspetto attraverso IL asse
fra IL uno In IL triangolo E IL Y risposta, la compressa di densità,
tu lo farai Vedere Quello Noi In realtà Ottenere a numero SU Quello,
Quale È 95. 903 Quale noi abbiamo visto Prima.
Suo In realtà Nostro C valore dal nostro lineare regressione.
E Questo ulteriore dimostra Quello Questo È IL parte del grafico
che viene utilizzato in questo dato scala.
COSÌ Se Noi Potere Vedere Dove IL C viene da
E Quello direttamente traduce Dove fa IL m in arrivo da.
BENE, IL m È In realtà da a connessione A IL metter il fondo a Là
fra IL percentuale A a composizione A IL densità Di IL tavoletta.
E Noi Potere Vedere Quello suo non 0,117, IL esatto Stesso COME Noi trovato.
Orso In mente Qui Quello Entrambi Di questi analisi eseguito
In due diverso piattaforme.
Ora, Noi Potrebbe Avere due parti Di Nostro E, è nel Equazione C Là.
Ma Questo schematic È In IL modulo Di tre lati.
E COSÌ Voi Potrebbe Essere meravigliato Che cosa È Quello finale lato?
E semplicemente Mettere, IL Sinistra mano lato,
Quale È essenzialmente il numero uno E %H2_O Composizione,
È Appena IL X e il SEM.
Simile A come va? IL C valore,
Quale dà noi IL offset Di IL Y entra nel C grafico,
È IL E- intercettare Di IL grafico
Quale È tipicamente importante E abbastanza utile statisticamente.
Noi Fare Anche Ottenere Questo Valore X dato A noi di IL Strutturale Equazione Modello,
Quale non è particolarmente importante
Perché Noi non Avere a Bene Aspetto A IL Intercetta X
Ma suo interessante Quello IL analisi Potere fornire noi
con questo aggiuntivo informazioni senza Veramente chiedendo per Esso.
Questo È Tutto calcolato automaticamente Piace I Dire.
E quindi in genere, c'è superiore parti nascosto,
certo, solo A Dare noi contesto COME A cosa c'è In realtà accadendo Qui.
E COSÌ guardare A Che cosa Questo noi abbiamo In realtà avuto Qui,
noi abbiamo avuto questi solido linee
Quale indicare Quello qualcosa È statisticamente significativo.
E fra IL H_2O composizione E IL densità della compressa,
Noi Avere Questo tratteggiato linea Quale In realtà denota
Quello Quello È non a statisticamente significativo correlazione.
E IL fatto IL correlazione È molto Basso, con 0,117
implica suo non Quello BENE correlato Comunque.
COSÌ Se Noi Appena preso Questo A posto valore,
Voi Potrebbe Essere inclinato A Essere d'accordo con Nostro iniziale lineare regressione
E Dire c'è NO effetto
da H_2O composizione SU densità Di IL tavoletta.
Ma Da noi abbiamo Già avuto sui dati
In IL modulo Di IL Strutturale Equazione Modello,
andiamo continuare con il esplorare per giorno
E Vedere Se Noi Potere copertina Qualunque nascosto relazioni.
COSÌ Noi Sapere Quello Questo intero caso studio
È costruito su Di molti Di X fattori, molti Di Y risposte,
E erano Sicuro Quello Noi semplificare Esso giù A Appena uno fattore E uno risposta.
COSÌ andiamo pensare Di Alcuni Di IL altro parentesi entro IL sistema
E Come Essi Potrebbe relazionare A Questo risposta.
Uno esempio Quale si verifica abbastanza a quantità entro Questo caso studio
È UN esempio Di a mediazione variabile.
E Che cosa Noi Significare di a mediazione variabile,
È suo a variabile Quale non posso esattamente Essere controllato direttamente,
Ma ha UN impatto SU Nostro finale risposta
Mentre Ancora essendo ricercato di uno Di Nostro fattori Quello Noi Potere controllare.
COSÌ In Questo caso, erano andando A Prendere a Aspetto A forza di schiacciamento
COME essendo uno Di Nostro mediazione variabili.
E il motivo per Questo essendo a mediazione variabile
È Perché IL schiacciamento forza Potere Essere cambiato In questo processo.
E Esso fa Avere UN effetto SU IL densità Di IL tavoletta.
Ma IL schiacciamento forza Potere soltanto Essere [inudibile 00:08:50]
certo operativo allineare
a seconda SU IL acqua composizione entro IL tavoletta.
Se IL tablet pure Asciutto,
Noi Bisogno A modifica IL schiacciamento forza A incontro Quello
COSÌ Esso non lo fa completamente polvere IL tavoletta.
Se suo pure umido, suo avuto pure tanto acqua composizione In Là,
Poi Esso Potrebbe Essere a tanto più morbido schiacciante.
COSÌ In Questo modo, Voi Vedere Quello Questo È a variabile
Quello Noi non posso modifica direttamente
Perché Esso esigenze A Essere ricercato di IL acqua composizione
Ma Esso È importante un po'
In IL densità Di IL tavoletta Quale BENE esplorare Poi.
COSÌ Se Noi aggiungere Questo in Nostro sentiero diagramma In Nostro Strutturale Equazione Modello,
Voi Potere Vedere Quello Noi Ottenere Questo nuovo triangolo fra ogni Di Nostro variabili
con IL numero uno Questo tempo Ora, In IL mezzo.
E Che cosa Questo È facendo In IL contesto Di IL caso studio,
È suo detto Quello Ora Noi Avere Nostro diretto risposta
Quale È IL connessione
fra IL H_2O composizione E IL densità Di IL tavoletta.
E Noi Anche Avere Nostro indiretto risposta,
Quale viene da IL connessione Quale va Tutto IL modo in giro IL diagramma
attraverso cr lavaggio forza E in IL densità tavoletta.
Ora, Che cosa Questo significa È Questo È In realtà a due- parte equazione.
COSÌ non soltanto Fare Noi Avere una C in più come prima Quando Là era uno X variabile,
Noi Ora Anche Avere un altro variabile Quale È In a mezzo parte Di IL equazione.
COSÌ Perché Di Quello, IL Primo cosa Quello Noi avviso È SU IL sentiero diagramma,
IL connessione fra IL H _2O composizione
E IL densità Di IL tavoletta È 0,054,
Quale È Già significativamente meno Di a correlazione di Noi sega scorso tempo
Quando Noi Appena incluso IL uno variabile.
E Questo È Perché IL riposo Di IL componente
In realtà viene da altrove COME erano esplorare Qui.
COSÌ Ancora, Noi Potere Vedere che quello connessione Ancora
È non statisticamente significativo.
E In fatto, ha UN Anche più debole correlazione di ex.
Ora, Se Noi Aspetto A Nostro altro connessioni,
Dire, fra Nostro schiacciamento forza E densità Di IL tavoletta,
erano vedere a statisticamente significativo correlazione
E a ragionevolmente correlato uno A 0,593.
COSÌ Che cosa fa Questo In realtà Significare In IL contesto Di Questo caso studio?
BENE, Esso significa a coppia Di cose
E Noi disegno a coppia Di conclusioni da Questo.
In primo luogo, IL relazione fra IL H_2O composizione
E IL densità del tavoletta È statisticamente significativo
Quale non è qualcosa Noi sapevo Prima Quello era nascosto
dietro IL fatto Quello Noi soltanto eseguire il lineare regressione.
E IL secondo cosa Quello noi abbiamo imparato
È Quello schiacciamento forza E IL densità Di IL tavoletta
Sono correlato.
COSÌ In a pratico senso, Questo significa Quello Noi Potere concludere
Se Noi Volere A controllare IL densità Di Nostro tavoletta,
Poi Questo dovere Essere Fatto Attraverso cambiare IL H_2O composizione
Ma soltanto COME a significa A alterare Quello schiacciamento forza
A IL desiderato valore.
E COSÌ Se Noi In realtà venni A ottimizzare Questo intero situazione
In Questo intero caso studio,
IL schiacciamento forza È Dove Noi Volere A paga Attenzione A
E nulla Noi Potere Fare A simulare Quello
Quale non è qualcosa Noi Potere modifica con Appena a comporre.
COSÌ In Questo modo, Voi Potere Vedere Come COME ha consentito noi A scoprire relazioni
Quale Maggio Essere mancato In tradizionale modellazione metodi.
E In giro, Esso fornisce a tanto più profondo comprensione Di Come Nostro sistema funziona.
COSÌ Prossimo tempo tu sei esplorare IL sistema, Id incoraggiare Voi A considerare acquisizione
COME A aiuto Voi Meglio capire
IL sistema Entrambi visivamente E Di più In profondità.
