JMP 2024년 6월 18일 영상이 업데이트되었습니다.
JMP Prediction Profiler는 JMP의 20개 이상의 위치에서 사용할 수 있는 옵션으로, DOE, 관찰 및 수식 데이터를 사용하여 모델을 시각화하고 탐색하고 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
방법을 확인하세요:
- Prediction Profiler의 목적, 프로파일링이 가능한 데이터 유형 및 Profiler에 액세스하는 방법을 이해합니다.
- 기회 공간 탐색
- 술어
- 대화형 Profiler에 표시된 프로파일 추적 및 값
- 예측된 응답 평균에 대한 신뢰 구간
- 예측 결과가 어디에 있을지 찾기 위한 예측 간격(JMP 18의 새로운 기능)
- Profiler 결과를 해석하여 모델을 이해합니다.
- 잠재적인 상호 작용을 찾기 위한 오버레이 상호 작용(JMP 18의 새로운 기능)
- 대화형으로 요인 수준 변경
- 기본 데이터가 예측을 지원하는지 확인하려면 외삽 제어(및 경고)를 사용합니다. 특히 관찰 데이터의 경우 그렇습니다.
- 모델 표면으로부터 얼마나 떨어져 있는지 확인하려면 데이터 포인트를 켭니다(JMP 18의 새로운 기능)
- 프로파일러 모양 변경
- 행으로 정렬
- 변수 제거
- 변수 재정렬
- 변수 숨기기
- 변수의 중요성을 평가 및/또는 애니메이션화합니다.
- 프로파일러 공유
- 파일에 게시하여
- 수식을 열에 저장하고 Profiler를 다시 실행한 다음 Interactive html로 저장합니다.
라이브 웨비나에서 Andrea @andreacoombs1 과 Mike @MikeD_Anderson 이 답한 질문:
질문: 프로파일러에서 요인을 숨기면 기본 방정식에서도 제거됩니까?
A: 아니요. 여전히 상호작용에 포함되고 있지만, Profiler에 표시되지 않습니다. 모델에서 요인을 제거하려면 Effects Summary에서 수행할 수 있습니다.
질문: Graph Builder의 열 전환기나 로컬 데이터 필터처럼 애니메이션 .gif의 변수 중요도를 변경할 수 있나요?
A: 아니요. 재생할 수는 있지만 애니메이션으로 녹화할 수는 없습니다.
질문: 요인 중요도는 어디에서 찾을 수 있나요?
A: 빨간색 삼각형 아래에서 변수 중요도 평가. 가장 중요한 것은 Colorize the Profiler를 선택하는 것입니다. 주요 효과 또는 전체 중요도에 따라 요인을 재정렬할 수도 있습니다.
질문: 응답의 소수점 자릿수를 변경할 수 있나요?
A: 데이터 테이블에서 열 정보>응답 서식을 사용하여 변경할 수 있습니다. 숫자 데이터의 표시가 변경되지만 값은 계산에 사용할 데이터의 전체적이고 더 긴 값을 유지합니다.
질문: 요소를 잠그는 대신 특정 범위로 제한할 수 있나요?
A: 네, 선형 제약을 추가할 수 있습니다. 데이터가 설계에 대한 제약을 정의한 설계된 실험에서 나온 경우 DOE의 제약이 자동으로 적용됩니다.
질문: 그래프를 그릴 경우 신뢰 구간을 구하기 위해 공식을 저장하는 방법을 일반적으로 알려주시겠습니까?
A: JMP 18에서는 예측 및 구간 공식을 저장합니다. JMP 17에서는 표준 오차 예측 공식 및 신뢰 구간을 저장하는 방법은 다음과 같습니다.
