Video 1: Diversi modi per creare modelli: costruzione, confronto e selezione del modello
Commenti:
@Victor_G - Alcune visualizzazioni e proposte per il confronto e la selezione dei modelli (grafici raster) proposti da Goos: https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/Raster-plots-or-other-visualization-tools-to-help-model/idi-p/730968
@martindemel - bootstrapping è ciò a cui pensavo quando ho parlato di modelli basati su alberi, scusa per essere stato poco preciso
SVEM - Modelli di ensemble autovalidanti:
Discovery Summit Talk - SVEM: un cambiamento di paradigma nella progettazione e nell'analisi degli esperimenti (2021-EU-45MP-779) - Community di utenti JMP
Pagina di supporto - https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/index.shtml#page/jmp/overview-of-selfvalidated-ensemble-models.shtml
@Jonas_Rinne - SVEM potrebbe essere un metodo che utilizza un qualche tipo di convalida senza violare la struttura di progettazione
@Victor_G - Oppure utilizzare analisi statistiche o algoritmi di apprendimento automatico resistenti al sovradattamento (foreste casuali, SVM, ...)
Le repliche sono più utilizzate per la spiegabilità (separare l'errore casuale/variazione/errore statistico dalle influenze dei fattori), non le userei per la modellazione predittiva, in particolare per la modellazione dell'apprendimento automatico
Video 2: Progettazione della miscela con vincoli
Commenti:
@Bill_Worley - I modelli di miscela possono essere altamente non lineari e può essere utile iniziare con una miscela che riempia lo spazio per cercare di comprendere meglio la non linearità.
@Victor_G Oppure procedere in sequenza: progettazione di miscele classiche fino al 2°/3° ordine, quindi aumentare con Space-Filling per avere punti all'interno dello spazio sperimentale.
Video 3: Numero di prove: possiamo usare il minimo consigliato da JMP nella progettazione ottimale?
Commenti:
@Bill_Worley - Prova Augment Designs
@Paul_J - Questo mi fa chiedere... Come fa JMP a decidere il numero di esecuzioni consigliato? ... Potrebbe darci un'idea del perché usare qualcosa in più del minimo?
@Victor_G - Molto spesso, 4 run in più rispetto al numero minimo di run
Generazione di progettazione
@Jonas_Rinne -
Dipende anche dalle tue scelte. Se hai scelto alcuni termini come "se possibile", cercherà di costruire questi effetti con le esecuzioni aggiunte provenienti dal minimo. Altrimenti aggiungerà repliche, ad esempio. JMP sta cercando di distribuire le esecuzioni aggiuntive nel miglior modo possibile in base alle tue scelte.
@martindemel - considera che otterrai anche informazioni sulla stima dell'errore
@Victor_G -
Non solo il modello è corretto, ma è possibile valutare la variabilità "naturale" (rumore casuale)
Senza ulteriori esecuzioni, si adatta un modello partendo dal presupposto che non ci sia alcun rumore sperimentale o di misurazione!
Sono completamente d'accordo con Brian, tutto ha un prezzo/compromesso
Video 4: Risorse
