望ましさ表面プロファイラーこのウィッシュリストのリクエストのきっかけは何ですか?
望ましさ関数とX入力因子の関係を示す曲面プロファイルを作成したいと考えています。現在、JMPは望ましさ関数の2Dプロファイルのみをサポートしています。望ましさ曲面を表示するには、Y予測式と望ましさ関数の式をデータテーブルに保存し、望ましさ関数の式を使ってプロファイルを作成し、中間式を展開する必要があります。
どのような改善を望みますか?
3D の素晴らしさの中で、Desirability 機能を見て探索してみましょう。
このアイデアはなぜ重要なのでしょうか?
チームメイトや関係者向けに、複数の応答とそのトレードオフを 1 つの合理化された 3D サーフェス プロットで簡単かつインタラクティブに視覚化します。
基本的なデータ分析とモデリングRe: 望ましさ表面プロファイラー素晴らしいアイデアですね！JMPの曲面プロットは本当に素晴らしい学習ツールで、自分のシステムを理解するのに間違いなく役立っています。プロファイラーとして使えるようになれば、さらに素晴らしい機能になると思います。
Re: 望ましさ表面プロファイラーおっしゃる通りです。2つの要因の相関関係を一度に確認できれば、現在のシステムよりも迅速な評価が可能になります。現状では、変数の組み合わせが望ましさにどのように影響するかを把握するには、クリックやドラッグを何度も行うか（あるいは、かなり複雑になりがちなトレースを使用するか）、どちらかをしなければなりません。さらに付け加えると、曲面プロットの機能を活用して、異なるx/y因子を素早く切り替えられるというアイデアは特に気に入っています。これは、望ましさの「崖」がどこに潜んでいるかを把握するのに非常に優れた直感的な方法であり、関係者にとっても理解しやすいものだと思います。
Re: Desirability Surface Profiler - ステータスが「確認済み」に変更されましたご投稿ありがとうございます。興味深いご提案ですね。検討させていただきます。
