JMP-Regressionsmodell zur Vorhersage der Reifenleistung : Demo und Tutorial
Leighton Spadone, DAAS Inc.
Reifentechnologie und statistische Beratung
- Avrohom.Spadone@Gmail.com
Siehe Anhänge: Aktualisiert am 21. September 2014 R1
Abstract der JMP-Konferenz 2014
Überblick:
Dies ist das Lernprogramm zur interaktiven Regressionsmodellierung.
Verwendet Paired Design, um die Reifenleistung aus dem Radtest im Labor vorherzusagen.
Dies ist Problemlösung aus der „realen Welt“ mit Kosteneinsparungsvorteilen.
"Aha!" Die Lösung besteht darin, die prozentuale Änderung des Werts zu modellieren und vorherzusagen!
Erstellen und vergleichen Sie 2 Regressionsmodelle auf ihre Nützlichkeit.
Überprüfen Sie die Qualität der Modelldaten durch Analyse von Ausreißern und Randdiagrammen.
Präsentation:
Definieren Sie die Leistungsmessung von Giant Off-the-Road-Reifen „TMPH“.
Zeigen Sie das Modellierungsziel, die gepaarte Entwurfsmethodik und die Kostenvorteile.
Beschreiben Sie die Datentabelle und die Vorteile des gepaarten Designs: Leistung und Größe.
Exploration von Datentabellen mit Fix X by Y und Tabulate.
Beschreiben Sie die Vorhersagegrenzen der Modellierung aufgrund der eingeschränkten Stichprobengröße.
Beschreiben Sie die „Aha“-Lösung zur Vorhersage der prozentualen Änderung des TMPH, um die Nützlichkeit des Modells zu verbessern, indem Extrapolation vermieden wird.
Erstellen und vergleichen Sie 2 verschiedene Nützlichkeitsmodelle.
Suchen Sie anhand der Kontrollkarte und der Mahalanobis-Distanz nach Ausreißern.
Diskussion zum Umgang mit Ausreißern.
Modell mit und ohne Ausreißer vergleichen.
Erstellen Sie Randdiagramme für das Modell.
Interaktive JMP-Tools :
X nach Y anpassen
Tabellieren
Standard-Kleinste-Quadrate
Kontrollkarte
Mahalanobis-Distanz
Datenfilter
Randplots
https://www.youtube.com/watch?v=0CrCPq3vG-Q
