Wie geht man mit der Datenvorhersage mit einem nichtlinearen Modell um?Hallo Team,
Derzeit möchte ich eine Vorhersage von X nach Y durchführen, wobei X und Y nicht linear zueinander sind
Im Bild unten werden Werte von Y > 100 oder X > 550 in der Realität als schlecht angesehen. Ich weiß jedoch nicht, ob Daten außerhalb der Kontur oder in Bereichen mit Fragezeichen als schlecht oder gut gelten. Ich hätte eine Frage:
1. Gibt es eine Möglichkeit, Vorhersagen mit Datenpunkten zu treffen, die im Fragezeichenbereich liegen oder über die Konturen hinausgehen, aber den Grenzwert (rote Linien) nicht überschreiten? Da X und Y nicht linear zueinander sind, versuche ich, ein nichtlineares Modell zu erstellen, komme aber nicht weiter.
2. Ich möchte eine Grenze mit einer Pufferzone mit Abstand zeichnen, dann berücksichtige ich Datenpunkte:
- Neue Grenze außerhalb des Standorts --> schlecht
- Neue Grenze vor Ort, aber rote Grenzen überschritten --> schlecht
-Sonst: gut
Wie kann ich einen angemessenen Abstand definieren?
Ich hoffe, ich konnte von euch ein paar Tipps bekommen
Prädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Wie gehe ich mit der Datenvorhersage mit einem nichtlinearen Modell um?Hallo @PhamBao ,
Wie haben Sie diese Daten generiert? Sind sie durch Experimente entstanden? Zeigt der farbige Bereich nur die Bereiche an, die Sie getestet haben?
Wenn Sie nur in den Bereichen getestet haben, in denen die Antwort angezeigt wird, ist eine Extrapolation außerhalb des tatsächlich getesteten Bereichs in die Fragezeichenbereiche möglicherweise nicht sinnvoll. Es ist durchaus möglich, ein Modell in JMP zu generieren und außerhalb der getesteten Bereiche zu extrapolieren – dies ist jedoch mit einem hohen Risiko verbunden. In vielen Fällen empfiehlt es sich, die „Extrapolationssteuerung“ im Prediction Profiler zu verwenden, um unbegründete Vorhersagen zu vermeiden.
Wenn Sie mehr experimentieren können, warum testen Sie dann nicht in einem größeren Bereich (mithilfe von „Custom Design“ oder „Augment Design“ in den DOE-Optionen), um mehr Informationen über Ihr System zu gewinnen, sodass Sie den Bereich mit den zu testenden Fragezeichen abdecken können?
Es wäre auch hilfreich, wenn Sie den Datensatz bereitstellen könnten.
Danke,
Ben
Betreff: Wie gehe ich mit der Datenvorhersage mit einem nichtlinearen Modell um?Hallo @Ben_BarrIngh
Ich habe die Daten von meinem Arbeitsplatz. Die Daten stammen von verschiedenen Maschinen (12 Maschinen – Datenrahmen ca. 6 Wochen) nach demselben Rezept. Tatsächlich handelt es sich bei Y um die Folgedaten nach X. Normalerweise versuche ich, einzelne Parameter wie X und Y einzeln zu steuern.
X-Grenze: Obere Kontrollgrenze: 550 und untere Kontrollgrenze: 100 --> Produkt mit einem einzelnen Parameter wird als schlecht betrachtet, wenn es nicht innerhalb der Kontrollgrenze liegt
Y-Grenze: Obere Kontrollgrenze: 100 und untere Kontrollgrenze: -170 --> Produkt mit einem einzelnen Parameter wird als schlecht betrachtet, wenn es nicht innerhalb der Kontrollgrenze liegt
Flag3: 0 gilt als gute Produkte - 1: schlechte Produkte
Wir stellen jedoch fest, dass die Steuerung einzelner Parameter während des Prozesses nicht wirklich effektiv ist. Daher versuche ich, X und Y wie im obigen Diagramm darzustellen, um zu sehen, wie Y auf X reagiert, und führe dann gleichzeitig die Steuerung von X und Y durch. Als ich das Diagramm (X und Y) mit 6-Wochen-Daten von verschiedenen Maschinen erstellte, erhielt ich das Muster wie im obigen Bild gezeigt. Ich habe die eine Frage
1: Ist es bei großen Datenpunkten aus 6 Wochen und unterschiedlichen Maschinen angemessen, außerhalb des Bereichs zu extrapolieren?
Wenn nicht, könnten Sie mir Anweisungen oder Hinweise geben, wie ich mithilfe von DOE einen großen Bereich testen kann, um mehr Informationen zu erhalten und Fragezeichenbereiche abzudecken.
Betreff: Wie gehe ich mit der Datenvorhersage mit einem nichtlinearen Modell um?Hallo @PhamBao ,
Da Sie nur eine binäre Antwort/Kennzeichnung für „gut“ oder „schlecht“ betrachten, wäre eine Extrapolation nicht wirklich sinnvoll (was ohnehin selten der Fall ist). Ebenso werden diese Markierungen nur dann als gut/schlecht eingestuft, wenn sie die Kontrollgrenzenregeln verletzen, nicht weil sie tatsächlich gemessen und als „gut“ oder „schlecht“ eingestuft wurden (korrigieren Sie mich, wenn ich falsch liege). Ihre Anwendung der Kontur ist weder angemessen noch wirklich notwendig – bei Ihren Daten erfolgt der Wechsel von „gut“ zu „schlecht“ nicht allmählich, sondern plötzlich, sobald die X- oder Y-Werte ihre Kontrollgrenzen überschreiten.
Wenn Letzteres zutrifft, würde ich ein paar Dinge vorschlagen:
- Finden Sie ein Qualitätsmerkmal aus diesem Prozess, das definiert, ob das Produkt gut oder schlecht ist (z. B. Produktreinheit, Fehlerquote).
- Messen Sie die zugehörigen Werte dieses Attributs anhand Ihrer X- und Y-Werte (obwohl beide als X-Werte betrachtet werden können).
Wenn Sie versuchen müssen, diese Lücke durch Experimente zu schließen, sehen Sie sich diese DoE-Ressourcen an: https://www.jmp.com/doeintrokit/en/index.html .
Danke,
Ben
Betreff: Wie gehe ich mit der Datenvorhersage mit einem nichtlinearen Modell um?Hallo @Ben_BarrIngh
Gibt es andere Ressourcen, von denen ich lernen könnte, da einige Videolinks nicht mehr funktionieren?
„ Ebenso werden diese Markierungen nur dann als gut/schlecht angesehen, wenn sie die Kontrollgrenzwertregeln verletzen, und nicht, weil sie tatsächlich gemessen und als ‚gut‘ oder ‚schlecht‘ eingestuft wurden (korrigieren Sie mich, wenn ich falsch liege).“
--> Ich bezweifle, dass das Datenmuster konstant aussieht, wenn ich mich auf die Form oder das Muster der Daten beziehe. Das bedeutet, dass Daten mit einem X-Wert von 0 bis 50 unabhängig vom Y-Wert möglicherweise nicht vorhanden sind. Ebenso gibt es keine Datenpunkte mit einem Y-Wert von -200 bis -100, bei dem X zwischen 0 und 550 liegt.
"- Messen Sie die zugehörigen Werte dieses Attributs mit Ihren X- und Y-Werten (obwohl beide als X-Werte betrachtet werden können)" --> Gibt es in JMP eine Funktion, mit der ich weitere Parameter hinzufügen und versuchen kann, die Parameter anzupassen, um zu sehen, wie X und Y auf die Parameter reagieren?
Danke
Betreff: Wie gehe ich mit der Datenvorhersage mit einem nichtlinearen Modell um?Hallo @PhamBao ,
Ich bin nicht sicher, ob ich Ihren ersten Punkt ganz verstehe. Vielleicht möchten Sie dies mit einem Berater (z. B. einem JMP-Partner ) besprechen, um Ihr Problem besser zu konkretisieren und Unterstützung zu erhalten. Ich denke, dies geht über den Rahmen dessen hinaus, was hier möglich ist.
Für den zweiten Punkt können Sie die Fit Model- Plattform verwenden, um die Beziehung zwischen Parametern zu untersuchen.
Danke,
Ben
