Niveau: Mittelstufe
In den letzten Jahren wurde die PLS-Regression (Partial Least Squares) zur Entwicklung von Vorhersagemodellen mit Spektraldaten eingesetzt. Diese Präsentation zeigt, wie ein neuer Ansatz mit dem Functional Data Explorer (FDE) und den Kovariatenfunktionen der Versuchsplanung (DOE) genutzt werden kann, um bessere Vorhersagemodelle mit weniger Spektraldaten zu entwickeln. Diese neue Methode nutzt ein Viertel bis ein Drittel der bisher zur Entwicklung von Vorhersagemodellen verwendeten Daten. Wir stellen außerdem die neue Model-Driven Multivariate Control Chart (MDMCC)-Plattform in JMP 15 zur Analyse von Spektraldaten vor.
Bevor er zum JMP-Team stieß, war Bill Worley 14 Jahre bei Procter & Gamble tätig, die letzten fünf Jahre davon als Technologieleiter der Modellierungs- und Simulationsgruppe, wo er die Anwendung von JMP vermittelte und unterstützte. Worley ist Chemiker und hat einen Master-Abschluss in Chemie von der University of Cincinnati.
