JMP-Regressionsmodell zur Vorhersage der Reifenleistung : Demo und Tutorial
Leighton Spadone, DAAS Inc.
Reifentechnologie und statistische Beratung
- Avrohom.Spadone@Gmail.com
Siehe Anhänge: Aktualisiert 21.09.2014 R1
JMP-Konferenz 2014 – Abstract
Überblick:
Dies ist ein Tutorial zur interaktiven Regressionsmodellierung.
Verwendet Paired Design, um die Reifenleistung anhand von Laborradtests vorherzusagen.
Dies ist Problemlösung aus der „realen Welt“ mit Kosteneinsparungsvorteilen.
„Aha!“ Die Lösung besteht darin, die prozentuale Wertänderung zu modellieren und vorherzusagen!
Erstellen und vergleichen Sie zwei Regressionsmodelle hinsichtlich ihrer Nützlichkeit.
Überprüfen Sie die Qualität der Modelldaten durch die Analyse von Ausreißern und Randdiagrammen.
Präsentation:
Definieren Sie die Leistungsmessung „TMPH“ für Giant Off-the-Road-Reifen.
Zeigen Sie das Modellierungsziel, die Paired-Design-Methodik und die Kostenvorteile.
Beschreiben Sie die Datentabelle und die Vorteile des Paardesigns: Leistung und Größe.
Datentabellenerkundung mit „Fix X by Y“ und „Tabulate“.
Beschreiben Sie die Vorhersagegrenzen der Modellierung aufgrund der eingeschränkten Stichprobengröße.
Beschreiben Sie die „Aha“-Lösung zur Vorhersage der prozentualen Änderung des TMPH, um die Nützlichkeit des Modells durch Vermeidung einer Extrapolation zu verbessern.
Erstellen und vergleichen Sie die Nützlichkeit von zwei unterschiedlichen Modellen.
Suchen Sie mithilfe der Kontrollkarte und der Mahalanobis-Distanz nach Ausreißern.
Diskussion zum Umgang mit Ausreißern.
Vergleichen Sie das Modell mit und ohne Ausreißer.
Erstellen Sie Randdiagramme für das Modell.
Interaktive JMP-Tools:
Passe X durch Y an
Tabellieren
Standard-Kleinste-Quadrate-Methode
Kontrolldiagramm
Mahalanobis Entfernung
Datenfilter
Randplots
https://www.youtube.com/watch?v=0CrCPq3vG-Q
