☐ Coole neue Funktion
☑ könnte vielen Nutzern helfen!
☐ entfernt etwas, das sich wie ein „Fehler“ anfühlt
☐ Schön zu haben
☐ Niemand braucht es
Was hat diesen Wunschwunsch ausgelöst?
Die Arbeit mit gruppierten Daten erfordert häufig schnelle Regressionen auf Teilmengen (z. B. pro Wafer, Charge, Gerät). JMP bietet zahlreiche Fit-Funktionen, jedoch ist die Erstellung einfacher linearer Anpassungsparameter (Steigung/Achsenabschnitt) direkt in der Datentabelle ohne Skripte oder wiederholtes Ausführen von „Fit Y by X“ nicht möglich. Andere Spaltenoperationen (Spaltenrang, Standardisieren usw.) unterstützen bereits schnelle Arbeitsabläufe auf Tabellenebene – die Regression hingegen nicht.
Das Abrufen der Daten von den Fit-Plattformen ist möglich – das unterscheidet JMP-Experten von Anfängern!
Welche Verbesserung würden Sie sich wünschen?
Es werden zwei neue Spaltenoperationen eingeführt:
Steigung der linearen Regression
Spalte Lineare Regression Achsenabschnitt()
Der Benutzer wählt X, Y und optional eine Gruppierungsspalte aus.
JMP berechnet innerhalb jeder Gruppe eine lineare Regression und erstellt eine neue Spalte mit der Steigung bzw. dem Achsenabschnitt auf Gruppenebene. Jede Zeile in derselben Gruppe erhält denselben Ergebniswert.
Dies funktioniert vollständig innerhalb der Benutzeroberfläche der Datentabelle, eine Fit-Plattform ist nicht erforderlich.
Warum ist diese Idee wichtig?
Viele Arbeitsabläufe basieren auf der Extraktion einfacher linearer Anpassungsparameter für eine große Anzahl von Gruppen. Dies manuell plattformübergreifend durchzuführen ist fehleranfällig und ohne Skripte schwer zu automatisieren.
Eine native Spaltenoperation – genau wie die bestehenden Col ...() -Funktionen – würde Folgendes bewirken:
- drastische Optimierung gruppierter Regressions-Workflows
- Vermeiden Sie wiederholte Modellaufbauten
- eine einheitliche, tischzentrierte Verarbeitung gewährleisten
- Fehler reduzieren und Reproduzierbarkeit verbessern
- Ermöglichen Sie es Benutzern ohne Programmierkenntnisse, gruppierte Regressionen effizient durchzuführen.
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