こんにちは、 私は ヨルダン ウォルターズ、
私は JMPのテクニカルインターン
そして 私は 行く に 現在 に あなた 今日
について 構造方程式モデリング
そして どうやって 私たちは できる 使用 これ で リニア 侵略
に 実は 探す 関係
と さもないと かもしれない ない すでに なれ 明らか。
それで に する これ、 だった 行く に 持っている a 見て
で a 場合 勉強 について 製造業 の 医薬品 錠剤。
内で これ 場合 勉強、 そこには たくさん の 要因 そして 回答
それ 必要 監視 そして 私たちは 必要 に 試す そして 決定する その 関係
間 これら 要因 そして これら 回答 に 試す そして 仕事 外 どのように システム 動作します。
そして で やっている これ、 これ は 行く に 許可する 私たち に 探す
その 最適 条件 のために 私たちの 錠剤 に 作る その 最高 錠剤 可能。
しかし に 作る これ 全体 場合 勉強 a 多く よりシンプルに、
それよりも よりも 焦点を合わせる の上 全て の その 回答 そして すべて その 要因、
だった ただ 行く に 集中 の上 1つ 応答 そして 1つ 要素。
それで で これ 場合、
その 1つ 要素 だった 見ている で は その パーセント 構成 の 水
そして その 1つ 応答 それ だった 行く に 見て で
は その 密度 の その 錠剤。
そして それは 行く に なれ その メトリック の かどうか または ない
私たちは 持っている タブレット または ない。
それで ただ のために 参照、
その 錠剤 密度 は で ミリグラム あたり センチメートル 立方体。
それで 通常、 どうやって 私たちは 定義する その 関係
間 これ 応答 そして 要素
は ただ を通して a 単純 リニア 回帰
どれの から その 名前、
与える 私たち a リニア 関係 間 その 応答 そして要因。
そしてこれ は 何 私たちは 必要 に 完全に 理解する その システム。
しかし その 問題 と リニア 回帰 は その のみ 行く に 許可する 私たち に 探す
その 直接 間の効果 変化
水 構成 そして 密度 の その 錠剤。
その ない 行く に させて 私たち 探す
何でも それ以外 について その システム または どれでも 基礎となる 特徴。
そして それで なぜなら の これ、
それ かもしれない 実は 失敗 に 与える 一つの 印象 のために システム。
そして これ は どこ 構造E M オーデリング
できる 実は 来る で に 試す そして 与える 私たち a もっと 包括的な ビュー の その システム
どれの は 行く に 許可する 私たち に 探す 違う 関係
どれの 多分 もっと サポート そして 明白な必要はない .
それで a 少し の 背景 の上 リニア 回帰、
で その 最も単純な 形状、 リニア 回帰
は ただ a リニア 関係 間 1つ 変数 に 別の。
そして 以来 リニア 回帰 は による 意味、 リニア、
これ は 行く に なれ 接続された による a リニア 方程式。
この 方程式 で これ 場合、 は Y 等しい mX プラス C.
良い、 Y は その Y 応答、
X は その X 要素、 m は 私たちの 輝く、 そして C は 私たちの オフセット。
それで その m そして その C は ただ 定数 それ だった 行く に 探す
に 埋める これ 回帰 方程式
それで それ 私たちは できる 関係する の上 Y Xについて 変数。
それで に する これ で その コンテクスト の その 場合 勉強、
だった 行く に プロット その X そして Y 変数
に 試す そして 来る 上 と これ 回帰 方程式 で ジャンプ。
そして ジャンプ できる とても 単に する これは私たちのためです。
それ 与える 私たち a 多く の 情報、
いくつかの の どれの 私たちは しない 必要 のために パフォーマンス これ リニア 回帰。
しかし その 二 ピース の 本当に 重要 情報 それ 私たちは 得る
は その 回帰 係数 どれの は 私たちの m そして 私たちの C、
どれの は この辺り、
そして その 回帰 方程式
どれの は その 満杯 形状 の 私たちの リニア 回帰。
今すぐJMP する 与える これ に 私たち で その 形状 の Y 等しい mX プラス C
しかし のために その 目的 の 明瞭さ、 そして に 見る どうやって これ 作品
私たちの 場合 勉強 は 提示された ここ として a ちゃんとした 関係
いる それ その 密度 は 等しい に 0.11 7パーセント の 水 プラス 95. 903.
そして これ は 報告された その上 と あなたの m そして C 価値観。
良い、 あなた かもしれない 単に 見る それ 全て これ 関係 手段
は それ のために 毎 1つ ユニット 増加 で パーセンテージ に L、
私たちは 得る a 1つ ユニット 増加 で 密度。
しかし 私たちは 持っている それ C 価値 で その 終わり どれの オフセット 私たちの 密度 による 95 .93。
その 目的 の その C 価値 は に 与える a 規模 に 私たちの データ。
それなし それ 規模、 何 私たちは 持っている は a 関係
間 密度 そして パーセント 構成の H_2Oの。
追加 これ 絶え間ない で その 終わり 与える 私たち それ 規模
に 実は なれ その ユニット それ 私たちは 必要 勉強する これ 場合 勉強。
それで 今 それ 私たちは 得た 一つの アイデア の どうやって 私たちは 伝統的に
行く 見ることについて これ 問題、
さあ 試す そして 始める 建物 構造的な 方程式 モデル。
それで に 変身 伝統的 線形回帰
の中へ その 形状 の a 構造的 方程式 モデル、
私たちは 必要 に する a 少し もの。
私たちは 始める による 動く これ 関係
グラフィック形式から離れて、 の中へ これ ビジュアル 形状。
良い、 私たちは できる 見る それ 私たちは 得た 私たちの X 要素
で その 矩形 いる リンクされた に その 他の 矩形
どれの は 私たちの 応答。
そして 間 これら 二 長方形、 彼らは は リンクされた による これ 矢印。
今、 a シングル- 向かった 矢印 ただ 手段 a 関係 行く 1つ 方法。
その後 構造方程式モデリング、 それ は 可能 に 持っている ダブル- 向かった 矢印
しかし それは ない 特に 重要 で これ 例。
何 その シングル- 向かった 矢印 手段
は それ H_2O 構成 影響 その 密度 の その 錠剤
しかし その 密度 の その 錠剤 する ない 影響する H_2O 構成。
そして これ 許可する 私たち で これ 実例、
この個々のXを記入してください そして a Y 線形実行 回帰。
今 その 混乱する 一部 について これ グラフ
は おそらく その 1つ で その 三角形 で その トップ。
そして 単に、 全て これ する、 そして これ は いつもの 隠れた
内で a 構造的 方程式 モデル、
は それ 許可する 私たち に セット これ 規模 のために 私たちの 全体 モデル。
そして 私たちは できる 見る それ を通して
どうやって これ 構造的 式M モデル 実は レポート その データ。
それで もし あなた 見て 横切って その 軸
間 その 1つ で その 三角形 そして その Y 応答、 密度タブレット、
あなたは 見る それ 私たちは 実は 得る a 番号 の上 それ、
どれの は 95. 903 どれの 私たちは 見た 前に。
その 実は 私たちの C 私たちの価値 リニア 回帰。
そして これ さらに遠く 証明する それ これ は その 一部 の グラフ
使用される この 与えられた 規模。
それで もし 私たちは できる 見る どこ その C 来る から
そして それ 直接 翻訳する どこ する その m 来る から。
良い、 その m は 実は から a 繋がり で その 底 そこには
間 その パーセンテージ に a 構成 に その 密度 の その 錠剤。
そして 私たちは できる 見る それ その ない 0.117、 その ちょうど 同じ として 私たちは 見つかった。
クマ で 心 ここ それ 両方 の これら 分析 実行された
で 二 違う プラットフォーム。
今、 私たちは かもしれない 持っている 二 部品 の 私たちの そして、 それは C方程式 そこには。
しかし これ 概略図 は で その 形状 の 三つ 側面。
そして それで あなた かもしれない なれ 不思議に思う 何 は それ ファイナル 側？
そして 単に 置く、 その 左 手 側、
どれの は 本質的には 番号 1つ そして %H2_O 構成、
は ただ その X そしてSEM。
似ている に 調子はどうですか その C 価値、
どれの 与える 私たち その オフセット の その Y に入る C グラフ、
は その そして- 傍受 の その グラフ
どれの は 通常 重要 そして とても 役に立つ 統計的には。
私たちは する また 得る これ X値 与えられた に 私たち による その 構造的 方程式 モデル、
どれの ない 特に 重要
なぜなら 私たちは しない 持っている a 良い 見て で その X切片
しかし その 面白い それ その 分析 できる 提供する 私たち
これで 追加 情報 それなし 本当に 尋ねる のために それ。
これ は 全て 計算された 自動的に のように I 言う。
そして そして典型的には、 そこには トップ 部品 隠れた、
もちろん、ただ に 与える 私たち コンテクスト として に 何ですか 実は ハプニング ここ。
そして それで 見ている で 何 これ 私たちは 実は 得た ここ、
私たちは 得た これら 固体 線
どれの 示す それ 何か は 統計的に 重要な。
そして 間 その H_2O 構成 そして その 錠剤の密度、
私たちは 持っている これ 破線 ライン どれの 実は を表す
それ それ は ない a 統計的に 重要な 相関。
そして その 事実 その 相関 は とても 低い、 0.117で
暗示する その ない それ 良い 相関関係 ともかく。
それで もし 私たちは ただ 取った これ で 場所 価値、
あなた かもしれない なれ 傾斜した に 同意する と 私たちの イニシャル リニア 回帰
そして 言う そこには いいえ 効果
から H_2O 構成 の上 密度 の その 錠剤。
しかし 以来 私たちは すでに 得た データについて
で その 形状 の その 構造的 方程式 モデル、
さあ 続く と 探索する 日
そして 見る もし 私たちは できる カバー どれでも 隠れた 関係。
それで 私たちは 知る それ これ 全体 場合 勉強
は 建てられた 上 の たくさん の X 要因、 たくさん の Y 回答、
そして だった もちろん それ 私たちは 簡素化する それ 下 に ただ 1つ 要素 そして 1つ 応答。
それで さあ 考える について いくつかの の その 他の 括弧 内で その システム
そして どうやって 彼らは かもしれない 関係する に これ 応答。
1つ 例 どれの 発生する とても a 多く 内で これ 場合 勉強
は 一つの 例 の a 調停 変数。
そして 何 私たちは 平均 による a 調停 変数、
は その a 変数 どれの できない その通り なれ 制御された 直接、
しかし もっている 一つの インパクト の上 私たちの ファイナル 応答
その間 まだ いる 影響を受ける による 1つ の 私たちの 要因 それ 私たちは できる コントロール。
それで で これ 場合、 だった 行く に 取る a 見て で 圧縮強度
として いる 1つ の 私たちの 調停 変数。
そして 理由 のために これ いる a 調停 変数
は なぜなら その 粉砕 強さ できる なれ 変更された で このプロセス。
そして それ する 持っている 一つの 効果 の上 その 密度 の その 錠剤。
しかし その 粉砕 強さ できる のみ なれ [聞き取れない 00:08:50]
ある 運用 範囲
依存する の上 その 水 構成 内で その 錠剤。
もし その タブレットの あまりにも ドライ、
私たちは 必要 に 変化 その 粉砕 強さ に マッチ それ
それで それ しない 完全に 粉 その 錠剤。
もし その あまりにも しっとりとした、 その 得た あまりにも 多くの 水 構成 で そこには、
それから それ かもしれない なれ a 多くの 柔らかい 押しつぶす。
それで で これ 方法、 あなた 見る それ これ は a 変数
それ 私たちは できない 変化 直接
なぜなら それ ニーズ に なれ 影響を受ける による その 水 構成
しかし それ は 重要 幾分
で その 密度 の その 錠剤 どれの 良い 探検する それから。
それで もし 私たちは 追加 これ の中へ 私たちの パス 図 で 私たちの 構造的 方程式 モデル、
あなた できる 見る それ 私たちは 得る これ 新しい 三角形 間 それぞれ の 私たちの 変数
と その 番号 1つ これ 時間 今、 で その 真ん中。
そして 何 これ は やっている で その コンテクスト の その 場合 勉強、
は その 言って それ 今 私たちは 持っている 私たちの 直接 応答
どれの は その 繋がり
間 その H_2O 構成 そして その 密度 の その 錠剤。
そして 私たちは また 持っている 私たちの 間接的 応答、
どれの 来る から その 繋がり どれの 行く 全て その 方法 その周り その 図
crを通じて うめき声 強さ そして の中へ その 密度 錠剤。
今、 何 これ 手段 は これ は 実は a 二- 一部 方程式。
それで ない のみ する 私たちは 持っている 追加のC 以前と同じように いつ そこには だった 1つ X 変数、
私たちは 今 また 持っている 別の 変数 どれの は で a 真ん中 一部 の その 方程式。
それで なぜなら の それ、 その 初め もの それ 私たちは 知らせ は の上 その パス 図、
その 繋がり 間 その H _2O 構成
そして その 密度 の その 錠剤 は 0.054、
どれの は すでに 大幅 少ない の a 相関 よりも 私たちは 見た 最後 時間
いつ 私たちは ただ 含まれる その 1つ 変数。
そして これ は なぜなら その 休む の その 成分
実は 来る から 他の場所 として だった 探検する ここ。
それで また、 私たちは できる 見る それは 繋がり まだ
は ない 統計的に 重要な。
そして で 事実、 もっている 一つの 平 弱い 相関 よりも 前者。
今、 もし 私たちは 見て で 私たちの 他の 接続、
言う、 間 私たちの 粉砕 強さ そして 密度 の その 錠剤、
だった 見る a 統計的に 重要な 相関
そして a 適度に 相関関係 1つ で 0.593。
それで 何 する これ 実は 平均 で その コンテクスト の これ 場合 勉強？
良い、 それ 手段 a カップル の もの
そして 私たちは 描く a カップル の 結論 から これ。
まず、 その 関係 間 その H_2O 構成
そして その 密度の 錠剤 は 統計的に 重要な
どれの ない 何か 私たちは 知っていた 前に それ だった 隠れた
後ろに その 事実 それ 私たちは のみ 実行する 線形 回帰。
そして その 2番 もの それ 私たちは 学んだ
は それ 粉砕 強さ そして その 密度 の その 錠剤
は 相関関係にある。
それで で a 実用的 センス、 これ 手段 それ 私たちは できる 結論する
もし 私たちは 欲しい に コントロール その 密度 の 私たちの 錠剤、
それから これ しなければならない なれ 終わり を通して 変化 その H_2O 構成
しかし のみ として a 手段 に 変更する それ 粉砕 強さ
に その 希望 価値。
そして それで もし 私たちは 実は 来た に 最適化する これ 全体 状況
で これ 全体 場合 勉強、
その 粉砕 強さ は どこ 私たちは 欲しい に 支払う 注意 に
そして 何でも 私たちは できる する に 影響する それ
どれの ない 何か 私たちは できる 変化 と ただ a ダイヤルします。
それで で これ 方法、 あなた できる 見る どうやって として もっている 許可された 私たち に 発見する 関係
どれの 5月 なれ 逃した で 伝統的 モデリング 方法。
そして で 振り向く、 それ 提供する a 多くの もっと深く 理解 の どうやって 私たちの システム 動作します。
それで 次 時間 あなたは 探検する その システム、 私は 奨励する あなた に 考慮する 取得
として に ヘルプ あなた より良い 理解する
その システム 両方 視覚的に そして もっと で 深さ。
