Cómo construir un modelo de predicción de un proceso de varios pasos: algunas ejecuciones no tienen todos los pasosHola,
Espero recibir algunos consejos sobre cómo crear modelos basados en los datos históricos. El proceso en el que se basa el modelo tiene 3 pasos dep1->dep2->etch3, y para cada paso hay 3 factores continuos. Por lo tanto, en total tengo 3*3 factores, 9 factores. Sin embargo, para algunas ejecuciones históricas, no hay un paso 3etch sino 1 y 2. ¿Puedo tomar la "ejecución de 3 pasos" y la "ejecución de 2 pasos" como una tabla y crear un modelo a partir de ella? ¿Debo poner "0" para los factores del paso 3 cuando no hay un paso 3?
A veces, también podría ser dep1->etch2->dep3, que es diferente de dep1->dep2->etch3. ¿JMP puede manejar este tipo de DOE de varios pasos...?
Modelado estadístico avanzadoDiseño de experimentosRe: Cómo construir un modelo de predicción de un proceso de varios pasos: algunas ejecuciones no tienen todos los pasosLo siento, pero no tengo suficiente información para darte un consejo específico. Aquí tienes mis opiniones, aunque puede que no te gusten.
Dado que solo está utilizando datos históricos, lo mejor que puede hacer es extraer datos (buscar patrones en los datos y posibles asociaciones de factores para desarrollar hipótesis). Los datos históricos carecen de contexto. Hay demasiada información que no está incluida en su conjunto de datos para crear modelos de predicción útiles. Ahora bien, puede obtener pistas para desarrollar hipótesis que se puedan probar con un diseño experimental, pero ese sería el límite. Por ejemplo, aunque no proporcione cuáles son las variables de respuesta, ¿conoce los errores de medición asociados con las x y las y? ¿Hay otros factores no registrados que variaron durante el período de tiempo de sus datos históricos? ¿Son las x colineales? ¿Tienen las x un efecto retardado?
Simplemente use gráficos de datos y regresión (por ejemplo, paso a paso, PLS o incluso PCA) para obtener pistas que lo ayuden a diseñar un experimento que brinde cierta confianza en un modelo útil.
Re: Cómo construir un modelo de predicción de un proceso de varios pasos: algunas ejecuciones no tienen todos los pasosHola @statman
¡Gracias por tu consejo! Es cierto que en el caso de los datos históricos hay mucho ruido de medición, efectos temporales, etc. para el modelado y, de acuerdo con tu consejo, voy a realizar una minería de datos para intentar identificar los factores importantes que serían útiles para construir el próximo DOE ortogonal.
La pregunta es... debido a que las ejecuciones históricas, algunas tienen solo dos pasos de proceso, algunas tienen tres pasos de proceso, ¿cómo podría combinar estos dos escenarios en uno para analizarlos? ¿Puedo poner "0" para esos factores en el tercer paso para las ejecuciones donde solo hay dos pasos? ¡Gracias!
Re: Cómo construir un modelo de predicción de un proceso de varios pasos: algunas ejecuciones no tienen todos los pasosDado que se trata de minería de datos, puede probar distintos enfoques. El que sugiere merece la pena. Cree una columna y llámela "pasos" y luego complete los datos correspondientes. Una vez hecho esto, puede buscar el efecto de los "pasos", puede ejecutar procedimientos de regresión por "pasos", hacer muchos gráficos de datos dentro y entre los pasos, etc.
