非線形モデルによるデータ予測をどのように処理しますか?こんにちは、チームの皆さん
現在、XとYが互いに非線形であるXからYへの予測を実行したいと考えています。
下の画像では、Y > 100 または X > 550 の値は実際には不良とみなされます。しかし、等高線外のデータや疑問符の付いた領域にあるデータは不良とみなされるのか、それとも良好とみなされるのかは分かりません。いくつか質問があります。
1. 疑問符の付いた領域にあるデータポイント、または等高線を越えたが限界（赤線）を超えていないデータポイントから予測を行う方法はありますか？XとYは互いに線形ではないため、非線形モデルを実行しようと試みていますが、行き詰まっています。
2. バッファゾーンと距離の境界を描画したいので、次のデータポイントを考慮します。
- サイトの外側の新しい境界 --> 悪い
-敷地内に新しい境界があるが、赤色の制限を超えている --> 悪い
-その他: 良い
適切な距離をどのように定義すればよいでしょうか?
あなたからアドバイスをいただければ幸いです
予測モデリングと機械学習Re: 非線形モデルによるデータ予測をどのように処理しますか?こんにちは@ファムバオ 、
このデータはどのように生成しましたか？実験から得たものですか？色付きの領域はテストした領域のみを表示していますか？
反応が見られる領域のみをテストした場合、実際にテストした領域外、つまり「疑問符」ゾーンに外挿するのは適切ではない可能性があります。JMPでモデルを生成し、テストした領域外に外挿を開始することは可能ですが、これは大きなリスクを伴います。多くの場合、根拠のない予測を行わないように、予測プロファイルの「外挿制御」を使用することをおすすめします。
さらに実験を行うことができる場合は、より広い範囲でテストして (DOE オプションのカスタム デザインまたは拡張デザインを使用)、システムに関するより多くの情報を取得し、テストする疑問符のある領域をカバーできるようにしてみてはいかがでしょうか。
データセットを提供していただければ、それも役立つと思います。
ありがとう、
ベン
Re: 非線形モデルによるデータ予測をどのように処理しますか?こんにちは@Ben_BarrIngh
データは職場から入手しました。データは異なるマシン（12台のマシン、約6週間のデータフレーム）から同じレシピで取得されています。実際には、YはXに続くデータです。通常、XとYのような単一のパラメータを個別に制御するようにしています。
X限界: 上限管理限界: 550、下限管理限界: 100 --> 単一のパラメータを持つ製品は、管理限界内に収まらない場合不良品とみなされます。
Y 制限: 上限管理限界: 100、下限管理限界: -170 --> 単一のパラメータを持つ製品は、管理限界内に収まらない場合不良品とみなされます。
フラグ3: 0 は良品、1 は不良品
しかし、プロセス中に単一のパラメータを制御するだけでは、実際には効果的ではないことがわかりました。そこで、上のグラフのようにXとYをプロットし、YがXにどのように反応するかを確認し、XとYを同時に制御してみました。異なるマシンから取得した6週間分のデータでグラフ（XとY）をプロットすると、上の画像のようなパターンが得られました。ここで1つの疑問が浮かびました。
1: 6 週間の大きなデータ ポイントと異なるマシンを使用する場合、領域外に外挿することは適切ですか?
そうでない場合、DOEを使用して広範囲をテストし、疑問符の領域をカバーするためのより多くの情報を取得する方法について、指示または参考資料を教えていただけますか？
Re: 非線形モデルによるデータ予測をどのように処理しますか?こんにちは@ファムバオ 、
良／不良の二値的な反応／フラグしか見ていないため、外挿するのはあまり適切ではありません（そもそも外挿が適切になることは稀です）。同様に、これらのマーカーは管理限界ルールに違反した場合にのみ良／不良とみなされており、実際に測定されて「良」または「不良」と分類されているわけではありません（間違っていたら訂正してください）。等高線の使用は適切ではなく、そもそも必要でもありません。あなたのデータの場合、良から不良への変化は段階的ではなく、X値またはY値が管理限界を超えた瞬間に突然起こります。
後者が真実であるならば、私はいくつかのことを提案します:
- このプロセスから、製品の良し悪しを定義する品質特性を見つけます（例：製品の純度、欠陥率）
- その属性の関連値をXとYに対して測定します（ただし、これらは両方ともXと見なすことができます）。
そのギャップを埋めるために実験を検討する必要がある場合は、次の DoE リソースを参照してください: https://www.jmp.com/doeintrokit/en/index.html 。
ありがとう、
ベン
Re: 非線形モデルによるデータ予測をどのように処理しますか?こんにちは@Ben_BarrIngh
いくつかのビデオリンクが機能していないため、他に学習できるリソースはありますか？
「同様に、これらのマーカーは、実際に測定されて「良好」または「不良」として配置されたからではなく、管理限界ルールに違反した場合にのみ良好/不良とみなされます（間違っていたら訂正してください）」
--> 実は、データの形状やパターンについて言及すると、データパターンは一定に見えるのではないかという疑問があります。つまり、Y値に関わらず、X軸に0から50までのデータが配置される可能性はないということです。同様に、X軸が0から550の場合、Y軸が-200から-100のデータポイントは存在しません。
「- その属性の関連値をXとYに対して測定します（これらは両方ともXとみなすことができます）」 --> JMPで、パラメータを追加してパラメータを調整し、XとYがパラメータにどのように応答するかを確認できる関数はありますか？
ありがとう
Re: 非線形モデルによるデータ予測をどのように処理しますか?こんにちは@ファムバオ 、
最初のポイントを完全に理解したかどうかはわかりません。これは、サポートを受けられるように、課題をより具体化するためにコンサルタント ( JMP パートナーなど) と共有する必要があるかもしれませんが、ここで可能な範囲を超えていると思います。
2 番目のポイントについては、 適合モデルプラットフォームを使用して、パラメーター間の関係を調べることができます。
ありがとう、
ベン
