So erstellen Sie ein Vorhersagemodell für einen mehrstufigen Prozess: Einige Durchläufe umfassen nicht alle SchritteHallo,
Ich hoffe, einige Ratschläge zur Modellierung auf Grundlage der historischen Daten zu erhalten. Der Prozess, auf dem das Modell basiert, hat 3 Schritte dep1->dep2->etch3, für jeden Schritt gibt es 3 kontinuierliche Faktoren. Insgesamt habe ich also 3*3 Faktoren, 9 Faktoren. Für einige historische Läufe gibt es jedoch keinen Schritt 3etch, sondern 1 und 2. Könnte ich den „3-Schritte-Lauf“ und den „2-Schritte-Lauf“ als eine Tabelle nehmen und daraus ein Modell erstellen? Sollte ich für die Faktoren von Schritt 3 „0“ eingeben, wenn es keinen Schritt 3 gibt?
Manchmal kann es auch dep1->etch2->dep3 sein, was sich von dep1->dep2->etch3 unterscheidet. Kann JMP mit dieser Art von mehrstufigem DOE umgehen...?
Erweiterte statistische ModellierungVersuchsplanungBetreff: So erstellen Sie ein Vorhersagemodell für einen mehrstufigen Prozess: Einige Durchläufe umfassen nicht alle SchritteTut mir leid, aber ich habe einfach nicht genug Informationen, um konkrete Ratschläge zu geben. Hier sind meine Gedanken, auch wenn Ihnen Tyhem vielleicht nicht gefällt.
Da Sie nur historische Daten verwenden, können Sie am besten Daten schürfen (Data Mining). (Suchen Sie nach Mustern in den Daten und möglichen Assoziationen von Faktoren, um Hypothesen zu entwickeln.) Historischen Daten fehlt der Kontext. Es gibt zu viele Informationen, die nicht in Ihrem Datensatz enthalten sind, um nützliche Vorhersagemodelle zu erstellen. Sie erhalten möglicherweise Hinweise, um Hypothesen zu entwickeln, die mit einem experimentellen Design getestet werden können, aber das wäre auch schon alles. Obwohl Sie beispielsweise nicht angeben, was die Antwortvariablen sind, kennen Sie die Messfehler, die mit den x- und y-Werten verbunden sind? Gibt es andere Faktoren, die nicht aufgezeichnet wurden und die sich über den Zeitraum Ihrer historischen Daten geändert haben? Sind die x-Werte kollinear? Haben die x-Werte eine verzögerte Wirkung?
Verwenden Sie einfach Datendiagramme und Regressionen (z. B. schrittweise, PLS oder sogar PCA), um Hinweise zu erhalten, die Ihnen bei der Gestaltung eines Experiments helfen und so ein gewisses Vertrauen in ein nützliches Modell schaffen.
Betreff: So erstellen Sie ein Vorhersagemodell für einen mehrstufigen Prozess: Einige Durchläufe umfassen nicht alle SchritteHallo @statman
Danke für Ihren Rat! Es stimmt, dass es bei historischen Daten so viele Messfehler, Zeiteffekte usw. für die Modellierung gibt, und Ihrem Rat zufolge werde ich etwas Data Mining betreiben, um zu versuchen, die wichtigen Faktoren herauszufiltern, die beim Aufbau des nächsten orthogonalen DOE hilfreich sein könnten.
Die Frage ist... da einige der historischen Läufe nur zwei Prozessschritte und andere drei Prozessschritte haben, wie kann ich diese beiden Szenarien zu einem einzigen kombinieren, um sie zu analysieren? Kann ich für die Faktoren im 3. Schritt für die Läufe, bei denen es nur zwei Schritte gibt, „0“ eingeben? Danke!
Betreff: So erstellen Sie ein Vorhersagemodell für einen mehrstufigen Prozess: Einige Durchläufe umfassen nicht alle SchritteDa Sie Data Mining betreiben, können Sie verschiedene Ansätze ausprobieren. Der von Ihnen vorgeschlagene Ansatz ist einen Versuch wert. Erstellen Sie eine Spalte, nennen Sie sie „Schritte“ und füllen Sie sie entsprechend aus. Sobald dies erledigt ist, können Sie nach der Wirkung der „Schritte“ suchen, Regressionsverfahren nach „Schritten“ ausführen, viele Datendiagramme innerhalb und zwischen den Schritten erstellen usw.
