Hola a todos
Soy un nuevo miembro de la comunidad. Me asignaron la tarea de realizar análisis de recurrencia en nuestros datos. Nunca usé JMP ni realicé ningún análisis de recurrencia. Así que, sin duda, traeré algunas preguntas sencillas.
Los datos que tenemos corresponden a la reparación de robots. Queremos ver el patrón de eventos de reparación de los bots, y me indicaron que usara el análisis de recurrencia (desconozco el motivo).
Tenemos alrededor de 15 000 robots. Utilicé las columnas «bot_id», «accumulated_transactions», «site», «cost», «bot_type» y «component». «Site» incluye las diferentes ubicaciones donde trabajan los robots. «cost» es el valor 0 y 1 (1 significa una reparación y 0 significa el último evento visto de los bots). «component» representa las diferentes partes en reparación. Queremos ver el efecto de los sitios, el bot_type y las partes en el MCF y el patrón de reparación. Utilizo principalmente el modelo Log Lineal NHPP.
Si quiero estudiar el efecto del sitio en el MCF, ¿debería asignarlo a los roles de "agrupación" o "causa"? Si quiero saber qué bots de un sitio se deterioran más rápido que otros, ¿cuáles tienen más reparaciones?
Entiendo que la agrupación se usa para factores de categoría que son excluyentes entre sí, por ejemplo, un bot no puede estar en dos ubicaciones al mismo tiempo. Por lo tanto, debería usar la agrupación. Pero ChatGPT sugirió "Causa". No sé cuál es la correcta.
También tengo una pregunta sobre cómo elegir columnas para la escala y el efecto de forma. Por ejemplo, si selecciono el sitio como causa, como sugiere GPT, ¿qué se elegirá para la escala y el efecto de forma? Consideré que el sitio también podría afectar a ambos. Y JMP también me permite elegir el sitio. Mi pregunta es: ¿puedo elegir el sitio como causa, escala y forma al mismo tiempo? Esto genera un resultado inexplicable (cientos de líneas MCF y tablas de estimación de parámetros de cada sitio que afectan a todos los sitios (incluido él mismo). Por lo tanto, supongo que no puedo hacerlo.
Luego, establezco el componente (partes) como "Causa", el sitio como factor de escala y forma. JMP genera un modelo para cada componente. Tras ajustar el NHPP logarítmico-lineal, se genera una tabla de estimación de parámetros para cada causa. El problema radica en que la curva MCF consta de 12 componentes x 20 sitios, lo que genera cientos de líneas. Considero que, una vez más, estoy haciendo algo incorrecto.
Siente que si uso roles de 'Causa' entonces no debería poner nada como efectores de 'escala' o 'forma', o hará que la curva MCF esté demasiado llena.
Finalmente decidí poner el sitio como 'Agrupación' para comparar diferentes sitios, sitios como efectores de 'escala' y 'forma'.
En otro análisis, incluí los componentes (partes) como "Causa" para comparar entre ellas (dejé en blanco "escala" y "forma") y utilicé un filtro de datos local para filtrar por cada sitio y generar un MCF para un solo sitio con diferentes componentes (partes). ¿Tiene sentido ahora el diseño?
Perdón por lo largo que es.
