Selezione di soluzioni di alto livello per la previsione inversa con risposte multiple utilizzando JMP ®Lu Lu, PhD, Professore associato di statistica, Università della Florida del Sud
Christine M. Anderson-Cook, PhD, Ricercatrice scientifica, Los Alamos National Laboratory
La previsione inversa utilizza relazioni tra più input e output da un processo per prevedere il set più probabile di input (cause) che potrebbe aver generato un set di output appena osservati. Ha importanti applicazioni nella criminalistica del contrabbando e nei problemi di rilevamento inverso. La pratica attuale si concentra sulla ricerca di una singola corrispondenza migliore per gli input in base alle risposte osservate, riducendo al minimo una distanza misurata tra la nuova osservazione e le risposte stimate in posizioni diverse. Questa presentazione presenta un approccio alternativo, che utilizza l'ottimizzazione del fronte di Pareto per identificare più soluzioni principali classificate con una certa quantificazione della robustezza a diverse priorità di risposte. Un componente aggiuntivo di nuova creazione per JMP che implementa i metodi proposti verrà dimostrato utilizzando un esempio di processo chimico.
