CIAO, Mio nome È Colleen McKendry, E I Sono a anziano statistico scrittore A JMP, Ma I Anche Piace A sperimentare con funzionale dati. Questo presentazione È UN estensione Di Quando Flash era ispirato di a presentazione Quello era originariamente Fatto In 2020 intitolato Misurazione Sistemi Analisi per Curva Dati.
Là era Anche a leggermente prima presentazione A a JSM conferenza In 2019. Mio parlare È essenzialmente Come I volevo andare Di risolvere IL problemi Quello erano presentato In quelli originale documenti. Malato discutere loro a poco morso Di più Dopo pure.
Primo, a poco morso Di sfondo SU misurazione sistemi analisi. MSA studi determinare Come BENE a processo Potere Essere misurato precedente A studiando IL processo si. COSÌ Esso risposte IL domanda, Come tanto misurazione variazione È contribuendo A IL complessivamente processo variazione.
Nello specifico, IL Calibro Riposo e relax metodo, Quale Malato Essere usando Dopo In Questo analisi, determina Come tanto variazione È dovuto A operazione variazione contro misurazione variazione. Questi tipi Di studi Sono importante E loro sono Spesso necessario A Essere eseguito precedente A Qualunque tipo Di statistico processo controllare O progetto Di esperimenti.
A Calibro Riposo e relax classico MSA modello È mostrato Qui. Per a dato misurazione, tuo risposta, Y sub I K È IL Kesimo misurazione SU IL Con parte. In Questo modello, Voi Avere a Significare termine E a casuale effetto Quello corrisponde A IL parte E tuo termine di errore.
IL casuale effetto In IL errore termine Sono normalmente distribuito casuale variabili con Significare zero E Alcuni corrispondente varianza componenti. Questo È semplicemente a casuale effetti modello, E Noi Potere utilizzo Quello modello A stima IL varianza componenti, E Poi utilizzo quelli varianza componente stime A calcolare IL % calibro Riposo e relax usando IL formula questo è mostrato SU IL schermo.
Qui Noi Avere IL Stesso modello Ma IL attraversato versione. Per tuo risposta, Y sub IJK , questo è andando A Essere IL Kesimo misurazione fatto di IL Jesimo operatore SU il su IL Con parte. A guadagno, Noi Avere a Significare termine, a casuale effetto Quello corrisponde A IL parte, E Ora Noi Avere a casuale effetto Quello corrisponde A IL operatore, E a casuale effetto Quello corrisponde A IL attraverso termine, Quale È IL interazione fra IL operatore E IL parte, E Di corso, Nostro errore termine.
Tutto Di questi casuale effetti Sono normalmente distribuito casuale variabili con Significare zero E Alcuni corrispondente varianza componente. COSÌ Appena Piace In IL classico modello, Questo È Appena a casuale effetti modello, E Noi Potere stima IL varianza componenti E utilizzo loro A calcolare IL % calibro Riposo e relax.
In Entrambi Di IL modelli Quello I Appena descritto, IL risposta O IL misurazione era a separare punto. Ma Che cosa succede Se Questo non è IL caso? Che cosa Se tuo misurazione È qualcosa Piace a curva Invece? Questo era IL motivazione dietro quelli iniziale presentazioni In 2019 E 2020 Quello I parlato Di.
Là era a cliente Di JMP Quello era a fornitore Di automobilistico parti, E Essi avevo a cliente Quello specificato Quello a parte necessario A Avere a specifico forza di distanza curva. Ovviamente, IL cliente ricercato A incontro loro cliente specificato curva, E COSÌ Essi ricercato A correre a funzionale risposta DOE analisi In JMP A progetto loro prodotto A Fare Quello.
Tuttavia, Prima spesa IL soldi SU Questo tipo Di sperimentare, Essi Primo ricercato A eseguire UN MSA SU loro capacità A In realtà misura IL parti forza. C'è a quantità Di più dettagli In IL carta notato A IL metter il fondo a, COSÌ Se tu sei interessato In Di più Di IL sfondo, Per favore Vedere Quello.
Questo È Che cosa IL dati sembra Piace. Noi Avere forza SU IL Y asse E distanza SU IL X asse, E IL curve Sono colorato di parte. Esso sembra Piace Là Sono soltanto 10 curve, Ma Là Sono In realtà 250 curve In totale. Suo Appena Quello a quantità Di IL curve Sono raggruppato insieme.
In IL dati, Là erano 10 parti, cinque operatori, E cinque repliche per parte operatore combinazione. I Appena ricercato A nota Quello Questo È simulato dati, E suo simulato A Aspetto simile A IL attuale dati, Ma Quello Noi non sono condivisione Qualunque proprietario dati Qui.
A pochi funzione caratteristiche Quello I ricercato A punto fuori, IL funzioni Sono In realtà Tutto diverso lunghezze, COSÌ Essi Avere a diverso numero Di osservazioni In loro curva. Sebbene IL funzioni erano raccolto A ugualmente distanziato tempo intervalli, Essi erano non raccolto A ugualmente distanziato distanze. Quello significa c'è NO VERO replicazione In termini Di distanza.
Quando Questo progetto era Primo presentato, uno Di IL originale idee lanciato fuori era se Noi Potevo scegliere a impostato Di distanza posizioni E Fare a standard calibro Riposo e relax MSA A ogni Di quelli posizioni E Poi riassumere Quello informazioni per a finale risultato.
IL problema con Quello È Quello Se Noi scelto a specifico posizione, Là non era a garanzia Quello Là volevo Essere UN osservazione per ogni Di quelli curve Perché Là non era replicazione per IL distanza. Un altro problema questo è Di più generalizzato È con Questo tipo Di curva dati, facendo punto saggio analisi Piace Quello fa non Prendere in account IL entro funzione correlazione.
Per fortuna, c'è a Totale campo Di statistiche dedicato A Questo tipo Di dati chiamato funzionale dati analisi. Là Sono a varietà Di tecniche A maniglia in modo diseguale distanziato dati. A quantità Di quelli tecniche Sono Ora disponibile In JMP Attraverso IL Funzionale Dati Esploratore piattaforma.
IL domanda divenne, Potere funzionale dati metodi Essere combinato con tradizionale MSA metodi A eseguire Alcuni tipo Di funzionale misurazione sistemi analisi? Questo era IL soluzione Quello era presentato In IL più vecchio documenti Quello I referenziato. Questo È Appena andando A Essere a poco morso Di a revisione Di Che cosa Essi fatto.
Primo, a penalizzato scanalatura modello era adatto A stima IL parte forza funzioni E COSÌ Là erano 10 funzioni Quello erano stimato, media Sopra operatore E si replica. Poi questi funzioni erano sottratto da IL originale forza funzioni A ottenere a impostato Di residuo forza funzioni. Questi residuo funzioni NO più lungo contenere Qualunque variazione dovuto A IL parte. Tutto Di IL variazione In quelli residui erano dovuto A IL operatore E IL si replica.
Essi Poi adatto a casuale effetti modello A IL residui a ottenere IL corrispondente varianza componenti da IL modello. A grafico metodo era Poi usato A Trovare IL il più piccolo parte varianza A utilizzo COME UN stima per IL parte varianza componente.
Questo era Poi usato A calcolare a tipo Di peggio caso scenario % calibro Riposo e relax. Questo metodo Essi lavorato abbastanza BENE. Essi avuto risultati Quello fatto senso E IL cliente era Contento. Ma Questo era Appena a generalizzazione Di a standard MSA con Alcuni funzionale componenti spruzzato In.
Quando I guardato A Questo dati E Quando I guardato A IL problema, I ricercato A Tentativo A Prendere a Di più tradizionale funzionale approccio. I Avere a sfondo In funzionale dati analisi, E Quello È Che cosa Mio dissertazione era SU, specificamente funzionale misto modelli. Là era a capitolo In Mio dissertazione dedicato A stima E test IL varianza componenti da funzionale misto modelli.
I fatto Quello di in espansione IL funzionale modello usando Proprio funzione O base funzione espansioni E riscrittura Esso COME a misto modello E Poi usando conosciuto tecniche A stima quelli varianza componenti. I iniziato A pensare, Potevo I utilizzo IL Stesso tipo Di tecnica?
I non Bisogno a pieno misto modello. I soltanto Avere casuale effetti Qui. Potere I creare a funzionale casuale effetti modello per IL parte E operatore varianza componenti?
Questo È Che cosa I venni su con per a funzionale MSA attraverso modelli, Da Noi Fare Avere UN operatore termine. Per funzionale modelli, loro sono impostato su a poco morso diversamente Perché loro sono Tutto basato in giro IL ingresso. In Questo caso, tuo risposta, Y sub IJK È IL Kesimo replicare fatto di IL Jesimo operatore SU IL con parte, Ma Questo tempo A a particolare distanza, D.
Noi Avere a funzionale Significare termine, a funzionale casuale effetto Quello corrisponde A IL parte, a funzionale casuale effetto Quello corrisponde A IL operatore, E a funzionale casuale effetto Quello corrisponde A IL attraverso termine E Nostro errore termine.
In Questo metodo, I sottrarre IL Significare termine Sopra, E COSÌ Io sono Sinistra con Questo impostato Di residui, E questo è Quando Io sono andando A modello. Questo Qui rappresenta IL Proprio funzione espansione Di IL funzionale modello. Erano andando A Avere capitale B Proprio funzioni e somma Tutto Di quelli parti insieme A creare Questo grande lungo casuale effetti modello.
Ma per uno Proprio funzione, Che cosa È mostrato In questi parentesi È IL espansione. Per ogni funzionale casuale effetto, suo diviso in due parti. Noi Avere a funzionale parte E Poi Appena a regolare parte. IL funzionale parte È preso cura Di di valutazione quelli Proprio funzioni. Poi Noi Avere Appena standard casuale termini per IL parte, IL operatore, E IL attraverso termine.
Poi Che cosa Questo essenzialmente fa È Voi costruire Questo lungo casuale effetti modello, E Poi Voi Avere a numero Di varianza componenti per ogni termine. Per IL MSA, Là Volere Ora Essere tre set Di capitale B varianza componenti. C'è andando A Essere capitale B parte varianza componenti, capitale B operatore varianza componenti, E capitale B attraverso termine varianza componenti.
Perché Di IL modo Proprio funzioni Sono strutturato, Essi Sono conosciuto A Essere indipendente E COSÌ Noi Potere assumere Quello basato SU Come Noi strutturato IL modello, Tutto Di questi varianza componenti Sono In realtà indipendente da ogni altro Anche. Quello significa Noi Potere somma loro insieme A ottenere questi funzionale varianza componenti.
Da erano Appena sommando loro insieme, Noi Potere Anche sostituire loro in IL formula per IL % calibro Riposo e relax E calcolare Quello Appena Piace Noi fatto In IL standard modelli.
Come Fare I In realtà Fare Questo In JMP? BENE, suo a multi fare un passo processo. Io sono andando A brevemente schema Esso Qui, E Poi Io sono andando A Fare a dimostrazione per Voi. Primo, Io sono andando A stima IL Significare curva In FDE E ottenere IL residuo curve. Io sono Poi andando A modello quelli residuo curve serve Anche UN FDE A ottenere IL Proprio funzioni necessario per IL Proprio funzione espansione.
Io sono andando A salva quelli Proprio funzioni A IL originale dati tavolo E utilizzo loro In FitMix. Utilizzando FitMix, Io sono andando A adatto a casuale effetti modello A IL originale dati usando nidificazione E IL Proprio funzioni A definire IL appropriato modello specifiche.
Fiduciosamente, Quello Tutto fa a poco morso Di più senso una volta I dimostrazione Esso. Erano andando A Uscita fuori Di Qui. Qui È Nostro dati, E Noi Avere a colonna per IL ID variabile, a colonna per IL parte variabile Quello definisce IL 10 parti, IL operatore, Quale definisce IL cinque operatori, Nostro distanza colonna, E Nostro forza colonna.
Appena COME a promemoria, Questo È Che cosa IL dati guardato Piace. Mio Primo fare un passo È A stima IL Significare funzione Di IL forza curve E Poi utilizzo Quello A ottenere Alcuni residui. A Fare Quello, Io sono andando A modello IL forza funzioni In FDE. Io sono andando A andare A IL Analizzare menu, Specializzarsi Modellazione E selezionare Funzionale Dati Esploratore.
Io sono andando A definire forza COME Mio produzione, distanza COME Mio ingresso. Poi Perché I Volere IL Significare funzione media Sopra Tutto Di IL documenti d'identità, Io sono non andando A specificare UN ID funzione Qui. Io sono andando A clic Va bene. Noi Avere Nostro di base introduzione FDE rapporto. Ma I Volere A adatto a modello, COSÌ I Potere andare A IL rosso triangolo menu, modelli.
Tecnicamente, Voi Potevo adatto Qualunque Di quelli modelli. I Appena scelto a B scanalatura Perché suo Primo, suo facile, E lo farà Appena Prendere a pochi secondi A correre Qui. Va bene, COSÌ ecco Nostro modello adatto. C'è a rosso linea Qui questo è bello difficile A Vedere, Ma Quello È Che cosa È IL Significare funzione, IL stimato Significare funzione. Io sono andando A Dare Voi a Meglio immagine Di Quello In a minuto O COSÌ.
Ma I In realtà Volere A salva IL funzioni per Questo meme. I Potere Fare Quello di andando A Questo Funzione Riepiloghi rapporto. I Potere clic IL rosso triangolo menu E selezionare Personalizza Funzione Riepiloghi. I soltanto Volere IL Stesso formule, COSÌ Io sono andando A deselezionare loro Tutto E Poi riselezionare Quello uno E clic OK E Salva.
I Ottenere a nuovo dati tavolo con Che cosa appare A Essere Questo solitario poco iscrizione Qui. Là È a nascosto colonna, COSÌ Io sono andando A non nascosto Quello. Noi Avere a distanza colonna E Poi Noi Avere Questo forza Significare funzionale formula. Io sono andando A Prendere a Aspetto A Quello, Che cosa Quello In realtà sembra Piace.
Quando Noi Aspetto A IL formula colonna, Noi Potere Vedere Quello Questo È a funzione Di distanza. Per Qualunque valore Di distanza, Questo È andando A Essere valutato A Dare Che cosa IL Significare funzione È A Quello distanza. Questo formula colonna Potere Essere Mettere in Qualunque dati tavolo Quello Anche contiene a distanza colonna. Questo è esattamente Che cosa erano andando A Fare.
Erano andando A Fare Sicuro Questo È evidenziato. Erano andando A Giusto clic E selezionare copia colonna proprietà. Poi erano andando A Trovare Nostro modo Indietro A Nostro originale dati tavolo. Raddoppiare clic A creare a nuovo colonna. Io sono andando A Giusto clic Qui E Fare impasto colonna proprietà. Ora Noi Avere IL Significare forza valutato A ogni livello, ogni distanza valore In Nostro dati tavolo.
Noi Potere utilizzo Quello A Ora Trovare Nostro residuo funzione. Io sono andando A raddoppiare clic Ancora A creare a nuovo colonna E titolo Esso Forza Residui. Ora Io sono andando A creare Mio Proprio formula colonna Quello È semplicemente andando A Essere forza meno IL Significare forza. Io sono andando A clic OK. Ora Noi Avere Nostro impostato Di residui E Questo È Che cosa Esso sembra Piace.
In IL superiore grafico, questi leggero grigio curve Sono IL originale funzioni da IL forza colonna. Questo rosso linea È IL Stesso rosso linea Quello I provato A spettacolo Voi In IL FDE rapporto Quello era difficile A Vedere, Ma Questo È Che cosa Quello era. Questo è IL Significare funzione.
Poi IL metter il fondo a grafico In verde spettacoli IL residuo curve. Questi Sono IL curve Quello Io sono andando A utilizzo A procedere con Mio analisi. Mio Prossimo fare un passo È andando A Essere A modello IL residuo curve usando FDE A ottenere IL Proprio funzioni Quello I Bisogno per IL modello espansione. Io sono andando A andare A IL Analizzare menu Ancora, selezionare Specializzato Modellazione, Funzionale Dati Esploratore.
Questo tempo Io sono andando A specificare IL residui COME IL produzione, distanza COME IL ingresso, E I Sono andando A specificare Mio ID colonna Questo tempo. Io sono andando A clic OK. Noi Avere Nostro porta iniziale Qui, E Ora I Volere A adatto a modello A Questo dati. I andare A IL rosso triangolo menu A Aspetto A IL modelli.
Ancora, tecnicamente, Voi Potere adatto Qualunque Di questi modelli. In Mio sperimentazione, I trovato Quello questi superiore tre, Essi preso a Veramente lungo tempo A adatto, E Essi non l'ha fatto fornire super Grande si adatta per Che cosa I necessario. IL ondette modelli E IL diretto funzionale PCA erano tanto, tanto più veloce E Mentre Anche fornendo Meglio si adatta.
IL avvertimento con quelli due modelli È Quello Essi richiedere IL dati A Essere SU UN uniformemente distanziato griglia. A s I menzionato, Quando I introdotto IL dati, questo è non IL caso. Tuttavia, In FDE, Noi Avere Alcuni dati elaborazione passi Quello aiuto noi manipolare Nostro dati a poco morso. Noi Potere andare A IL pulito su, ridurre, E Questo Primo scheda È Che cosa Noi Volere, E Noi Potere utilizzo Quello.
Ora Quello Appena mette Esso COSÌ Quello ogni distanza valore ha UN osservazione, ha a forza residui osservazione. Ora Noi Potere andare avanti E adatto uno Di quelli modelli. I Appena scelto funzionale diretto PCA. A s Voi Potere Vedere, Esso era molto presto. IL montaggio era super veloce.
Questo funzionale PCA rapporto È Dove erano andando A Ottenere Tutto Di Nostro informazioni Quello Noi Bisogno. Ma I era Appena andando A scorrere giù A Aspetto A IL dati adatto a poco morso. Noi Potere Vedere Quello questi Aspetto bello Bene. Poi Se Noi Aspetto A IL diagnostic trame, questi Sono SU IL diagonale, IL residui Aspetto Bene. Questo sembra Piace a bello Bene adatto, E I Potere utilizzo Questo informazioni da IL Funzionale PCA.
In IL Funzionale PCA rapporto, Noi Avere a tavolo Di propri valori E Poi questi grafici Di Nostro forma funzioni. IL forma funzioni Sono In realtà Nostro Proprio funzioni. Loro sono Appena chiamato forma funzioni In JMP. Come questi funzioni lavoro È Quello tuo originale ingresso, COSÌ distanza, È SU IL X asse, E Poi IL Proprio funzione valutazione È SU IL Y asse.
Per Qualunque distanza D, tu sei andando A Avere UN valutazione A Proprio funzione 1 , UN valutazione A Proprio funzione 2, E COSÌ SU. Voi Potere utilizzo IL Proprio funzioni A Ottenere... Voi Potere utilizzo a lineare combinazione Di IL Proprio funzioni A Ottenere UN stima Di IL originale funzioni.
IL autovalori tavolo dà Voi UN idea Di Come tanto % Di IL complessivamente dati variazione tu sei prendendo in account Quando Voi utilizzo a certo numero Di autovalore, Proprio funzione abbinamenti. In Questo caso, IL Primo autovalore E Proprio funzione abbinamento In realtà conti per 99,9 % Di IL totale variazione In IL dati, Quale È In realtà bello incredibile.
Questo È importante In determinante Come molti Proprio funzioni tu sei andando A utilizzo per IL base espansione. Tipicamente Quando tu sei selezione a numero Di Proprio funzioni A utilizzo, Voi non In realtà Volere A utilizzo Tutto Di IL Proprio funzioni Quello tu sei dato.
Voi Volere A utilizzo IL meno numero Di Proprio funzioni Quello Ancora account per UN adeguato quantità Di variazione In IL dati. Questo È Perché IL Di più Proprio funzioni Voi utilizzo, IL più grande tuo casuale effetti modello È andando A Essere, E suo andando A Essere Più forte A stima.
Che cosa fa contabilità per UN adeguato quantità Di variazione In IL dati Significare? Esso Potere Significare diverso cose A diverso persone In diverso campi. Tipicamente, Quando Io sono lavorando con Questo, I Avere usato In IL passato Di 90 % COME a taglio spento. Se I era Appena facendo Questo analisi A Fare IL analisi, I Potrebbe soltanto Prendere Questo Primo Proprio funzione Da Esso spiega COSÌ tanto, E correre con Quello.
Per dimostrazione scopi, Io sono andando A Prendere IL Primo due Appena COSÌ Voi Potere Vedere Che cosa IL modello espansione sembra Piace usando due Proprio funzioni. A salva questi, Io sono andando A andare A Questo Funzione Riepiloghi rapporto Ancora, clic SU IL rosso triangolo menu E selezionare Personalizza Funzione Riepiloghi.
I Appena menzionato Quello Io sono soltanto andando A salva due Di loro, COSÌ I Volere A entrare due Qui. Io sono andando A deselezionare questi Tutto Ancora E soltanto salva IL formule. I Potere clic OK E Salva E I Avere un altro nuovo dati tavolo Ora. IL cose Quello I Bisogno Sono In realtà nascosto. Noi Volere A Aspetto per questi forza residui forma funzioni Quale rappresentare Nostro Proprio funzioni.
Noi Potere non nascosto quelli COSÌ Quello loro sono Ora incluso In Nostro dati tavolo. Noi Potere Prendere a Aspetto A questi formula colonne. Appena Piace con Nostro Significare funzione, Questo È semplicemente a funzione Di distanza. Per Qualunque valore Di distanza, questi formule Sono andando A Dare Voi Che cosa IL Proprio funzione valore È A Quello distanza.
Anche, Piace IL principale funzione, Noi Potere Mettere questi formula colonne in Qualunque dati tavolo Quello Anche contiene a distanza colonna. Questo è Che cosa erano andando A Fare Ancora. Erano andando A Mettere questi formula colonne in Nostro originale dati tavolo.
Erano andando A Fare Sicuro Entrambi Di questi Sono evidenziato E Giusto clic E selezionare copia colonna proprietà. Ancora, Trovare Nostro modo Indietro A Nostro originale dati tavolo. I Volere A aggiungere due nuovo colonne A Mio dati tavolo. Io sono andando A andare A chiamate, nuovo colonne. Erano Appena andando A titolo loro E1 E 2 A rappresentare IL Proprio funzioni. I Volere A aggiungere due colonne E I Volere A aggiungere loro COME a gruppo. Malato clic Va bene.
Poi con questi due nuovo colonne evidenziato, Io sono andando A Giusto clic E selezionare impasto colonna proprietà. Ora Noi Avere Nostro Proprio funzioni valutato per ogni distanza.
Appena A Dare Voi UN idea, Questo È Che cosa Essi Aspetto Piace E suo IL Stesso grafico. Suo Quasi IL Stesso grafico COME Che cosa era In IL FDE rapporto. Erano Appena prendendo Che cosa era graficamente Là E Ora Noi Avere IL numeri per qualunque cosa, per ogni valore Qui.
Ora Noi Volere A Fare IL Proprio funzione espansione E espandere Nostro funzionale modello. Ma Che cosa fa Quello modello In realtà Aspetto Piace Quando Voi Avere due Proprio funzioni? Io sono andando A salto Indietro Sopra A Mio diapositive vero presto E spettacolo Voi Che cosa IL modello espansione sembra Piace Quando capitale B è uguale 2.
I Avere Questo diviso in a sezione per IL parte, IL operatore, E IL attraverso termine. Poi entro ogni Di questi sezioni, Noi Vedere Quello Noi Avere a termine Quello coinvolge Proprio funzione uno E a termine Quello coinvolge Proprio funzione due. Essenzialmente, Questo significa Quello erano andando A Avere due varianza componenti per parte, due varianza componenti per IL operatore, E due varianza componenti per IL attraverso termine.
Ora Io sono andando A andare Indietro A Mio dati tavolo. I Volere A adatto Questo modello usando Adatto Modello. Io sono andando A andare A IL Analizzare menu E selezionare Adatto Modello. I Volere A specificare Mio personalità COME IL misto modello. Ora Io sono andando A specificare IL residui COME Mio E. Poi Io sono andando A mossa giù A IL effetti sezione.
In IL fisso effetti scheda, I non Avere Qualunque fisso effetti E I Anche non Avere UN intercettare Perché I Significare termine Sopra originariamente. Ora Io sono andando A mossa A IL casuale effetti scheda. Qui È Dove Io sono andando A utilizzo IL Proprio funzioni E IL parte E operatore variabili E nido loro In UN appropriato modo A definire IL modello Quello I Appena ha mostrato Voi.
Noi Potere aggiungere Entrambi Di questi Proprio funzioni E erano andando A selezionare questi E Anche selezionare parte. Erano andando A nido parte In ogni Proprio funzione. Poi erano andando A Fare IL Stesso cosa per operatore E IL Stesso cosa per IL attraverso termine. Questo è Come erano andando A definire Nostro modello.
IL scorso cosa I Volere A Fare In Questo lancio finestra È deselezionare IL Senza limiti Varianza Componenti opzione. Quando Questo È selezionato, Esso significa Quello Voi Potere Avere negativo stime O varianza componenti, E I non Volere Quello.
Qualunque negativo stime Sono Appena andando A Essere impostato A zero. Ora I Potere correre Questo, E Noi Avere Nostro rapporto Qui. Questo È IL tavolo questo è andando A Dare noi Nostro stime Quello Noi Bisogno A calcolare IL % calibro Riposo e relax, Ma Io sono andando A colpire in giro IL rapporto a poco morso Primo.
Questo attuale di previsto complotto sembra Veramente Strano A Primo, Ma Esso fa senso Quando Voi pensare Di Esso. Da Noi non Avere Qualunque fisso effetti O UN intercettare, Quando Noi non Prendere IL casuale effetti in account, Nostro stima per qualunque cosa È Appena zero. Quando Noi Fare Prendere quelli casuale effetti in account, Noi Vedere Quello IL attuale di condizionale previsto complotto sembra a quantità Meglio E Quello questi osservazioni autunno bello BENE lungo Questo diagonale.
Noi Potere Anche Prendere a Aspetto A IL condizionale residuo trame, E Noi Potere Vedere Quello loro sono bello piccolo E loro sono centrato in giro zero. Noi Fare Avere Alcuni deviazione da Questo linea Qui, Ma c'è Niente super pazzo Di IL residui. I Tatto Va bene Di usando questi stime A calcolare IL perdiente calibro Riposo e relax. I In realtà tirato Questo tavolo E Mettere Esso Indietro in Mio diapositive. Io sono andando A andare Indietro A Mio diapositive per IL resto Di IL presentazione.
Ecco Quello dati tavolo, non dati tavolo, IL rapporto tavolo Quello era Appena Là. COME Voi Potere Vedere, Voi Avere a varianza componente, S2 varianza, componenti, stime per parte, due per operatore, E due per IL attraverso termine. A s I menzionato Quando I era descrivendo IL modello, Noi Potere somma questi insieme A calcolare IL funzionale varianza componenti.
Questi specifico numeri non sono COME importante In Questo analisi COME Che cosa Voi Ottenere Quando Voi Mettere loro in IL formula per IL % calibro Riposo e relax. COSÌ Quando I Fare Quello, Noi Ottenere a % calibro Riposo e relax Di 3.3030. Quello È Che cosa Il bar squadra definisce COME UN accettabile misurazione sistema. Se Questo avevo stato Mio progetto, I volevo Avere andato Indietro A IL cliente E disse Quello Esso sembra Piace tuo misurazione il sistema è accurato, Voi Potere andare avanti E procedere con tuo progetto Di esperimenti.
Questo è fondamentalmente Esso per Questo analisi per Questo particolare dati. Appena Alcuni pensieri Quello I avevo. Questo risultato era In realtà molto simile A IL peggio caso scenario % calibro Riposo e relax Quello era presentato In IL 2019 JSM presentazione. Esso era più alto di Appena a pochi decimale luoghi. Sarebbe Essere Veramente interessante A confrontare questi metodi E altro dati set A Vedere Se Essi Sono Sempre simile O Se Questo era Appena a Contento coincidenza.
I non Avere tanto esperienza A Tutto con misurazione sistemi, E COSÌ I non Avere Qualunque altro dati A giocare in giro con O Anche Veramente Sapere Come A ottenere Esso. Se nessuno ha Qualunque dati Quello Essi pensare Potrebbe fare domanda a A Questo tipo Di progetto, Qualunque funzionale dati Quello Anche Essi Potrebbe Volere A Fare UN MSA SU, Id Essere Veramente interessato In udito Di Esso.
Per Alcuni futuro lavoro, Alcuni pensieri Quello I avevo era, IL Primo uno era, Dovrebbe I aggiungere a funzionale casuale effetto per IL ID? Questo È molto comunemente Fatto In a quantità Di funzionale misto modelli, A meno In IL campi Quello I lavorato In. Questo era a grande contributo In Mio dissertazione era IL utilizzo Di Questo funzionale casuale effetto per ID.
Tipicamente, Questo cattura IL entro funzione correlazione attraverso, In Questo caso, distanza. I giocato in giro con Questo casuale effetto In Questo dati, E ogni modello I usato, IL numero Di Proprio funzioni I usato, Esso non l'ha fatto questione. IL varianza componente associato con Questo casuale effetto Sempre venni fuori A Essere zero, E questo è non utile.
I pensare In Questo caso, una volta Voi preso in account IL varianza da IL parte E IL operatore, Là Appena non era Qualunque variazione Sinistra A account per. I non Sapere Se questo è VERO per Tutto funzionale MSA studi O Se Questo era Appena VERO per Questo particolare dati. Se I era mai capace A Ottenere Mio mani SU Alcuni diverso dati, Questo È decisamente qualcosa I volevo Mantenere In mente A Vedere Se Esso Potevo Essere aggiunto A a modello In Qualunque altro dati set Di più con successo.
I Anche pensare Esso volevo Essere Freddo Se Noi Potevo calcolare a fiducia intervallo per IL % calibro Riposo e relax. E Finalmente, I ricercato A parlare Di IL uno cosa I non era super Contento con In Questo progetto, Quale era IL residui. Che cosa era sbagliato con loro?
Questi Sono grafici Di Alcuni diverso modelli E IL residui per ogni uno. Io sono andando A andare Indietro E via fra Questo diapositiva E IL Prossimo uno. COSÌ SÌ, IL residui Sono relativamente piccolo. Loro sono centrato in giro zero. C'è NO pazzo punte O valori anomali, E questo è Bene. Questo è Che cosa Noi Volere.
Tuttavia, In Tutto IL modelli I adatto, I Appena Ancora non l'ha fatto Amore Come Essi guardato attraverso distanza. Guardare A IL residui Questo modo È particolarmente importante Quando lavorando con funzionale dati. Questo È Perché Esso Potere Veramente spettacolo Quando tu sei non cattura Tutto IL funzionale parti Di IL dati.
A quantità Di volte In funzionale dati, Voi Vedere Questo ventaglio effetto Dove IL residui Sono Veramente Bene In IL inizio, E Poi COME Voi Ottenere in direzione IL FINE Di tuo dominio, Essi fan fuori a poco morso. Questo dati In realtà avevo Quasi IL opposto problema. Noi Potere Vedere Quello IL residui Sono a poco morso più ampio In IL inizio Di IL dominio E Ottenere più vicino A zero COME distanza ottiene più grande.
C'è Anche decisamente Alcuni tipo Di ciclico modello In questi residui. I non pensare suo IL FINE Di IL mondo. I pensare loro sono super centrato in giro zero, Ma Voi Potere Vedere In questi grafici Quello c'è chiaramente Alcuni su E giù modelli. Essenzialmente Che cosa Quello significa È Quello Io sono mancante qualcosa. Io sono non cattura IL pieno funzionale natura Di IL dati, E I non Veramente Sapere Perché Ancora.
Id Veramente Piace A figura Quello fuori E adatto UN Anche Meglio modello, se questo è possibile con Questo dati O diverso dati In IL futuro. Io sono non Sicuro, Ma suo decisamente qualcosa I Volere A trascorrere a poco Di più tempo SU, E Id Essere aprire A Qualunque discussione chiunque volevo Piace A Avere Di Esso.
Questo è Esso per Me. Grazie per guardando. Se Voi Avere Qualunque domande, suggerimenti, domande O feedback, Tatto gratuito A e-mail Me. Grazie Voi.
