Was hat Sie zu diesem Wunschzettel inspiriert?
Mehrere Kunden haben uns nach einem vollständigen Statistikset für die orthogonale Regression gefragt. Sie vergleichen uns diesbezüglich mit Minitab, und wir werden als nachteilig wahrgenommen. Es gibt weitere Möglichkeiten, unsere Leistungen zu verbessern.Die diesbezüglichen Fähigkeiten sind zwar vorhanden (siehe: Orthogonale Regression zum Response Screening hinzufügen), dies wurde jedoch in den Vergleichen als gravierendes Defizit hervorgehoben. Recherchen ergaben, dass es bereits seit 2017, möglicherweise sogar noch länger, mehrere interne und externe Anfragen hierzu gibt. Siehe:
https://jmpdiscovery.atlassian.net/browse/JMP-8670
https://jmpdiscovery.atlassian.net/browse/JMP-8617
https://jmpdiscovery.atlassian.net/browse/JMP-13667
https://jmpdiscovery.atlassian.net/browse/JMP-8639
Bitte beschreiben Sie die neue oder verbesserte Funktion bzw. Lösung, die Sie sich wünschen.
Mark Baileys Vorschlag ( https://jmpdiscovery.atlassian.net/browse/JMP-13667 ) entspricht den Wünschen der Kunden. Ich würde lediglich hinzufügen, dass alle Schätzungen und Statistiken Konfidenzintervalle enthalten sollten.
Der Bericht für „Orthogonale Anpassung“ lässt viele Informationen aus, die für andere Anpassungsarten wie „Geradenanpassung“ verfügbar sind. (Siehe Abbildung mit Beispielen für lineare und orthogonale Anpassung.) Untersuchen Sie, wie zusätzliche Informationen hinzugefügt werden können, um dem Benutzer mehr Ergebnisse zu liefern. Beispielsweise ist „Orthogonale Anpassung“ eine gängige Methode, um zu beurteilen, ob eine neue Testmethode mit einer Standardmethode vergleichbar ist. Seit JMP 4 sind als Regressionsergebnisse nur die Schätzung des Achsenabschnitts und die Punkt- und Intervallschätzung der Steigung verfügbar. Ein Methodenvergleich erfordert jedoch eine Entscheidung sowohl über den Achsenabschnitt als auch über die Steigung.
Fügen Sie, wie bei den anderen Anpassungen, entsprechende Informationen wie „Zusammenfassung der Anpassung“, „Varianzanalyse“ und „Parameterschätzungen“ hinzu.
Welchen Nutzen hätte diese neue Funktion für Sie und/oder andere Nutzer?
Die orthogonale Regression ist eine gängige Methode zur Werkzeugabgleichung in der Messtechnik der Halbleiterfertigung. Die Konfidenzintervalle für Achsenabschnitt und Steigung sind für diese Analysen unerlässlich. Wir sind insofern einzigartig, als wir diese beiden Kennzahlen nicht bereitstellen und den Kunden zwingen, die fehlenden Konfidenzintervalle manuell zu berechnen.
Handelt es sich um eine externe Kundenanfrage?
Entegris, Seagate, Samsung.
Gibt es eine Konkurrenzsoftware, die diese Funktion oder Lösung bietet und die wir kennen sollten?
Minitab, Python-basierte Lösungen usw.... so ziemlich jeder, der orthogonale / Deming-Regression durchführt, außer uns.
Wird sich dies auf eine Vertragsverlängerung, -erweiterung oder -einführung bei einem Kunden auswirken, und birgt dies ein Risiko für ein Kundenkonto, wenn wir dieses Problem nicht angehen?
Wir bemühen uns, uns in die Schulungsprogramme für diese Kunden zu integrieren und dabei Wettbewerber organisch zu verdrängen. Unzureichende Abdeckung der Kernfunktionen wird die Aktivitäten verlangsamen bzw. behindern und somit die Expansions- und Akzeptanzbemühungen beeinträchtigen.
Hallo @MikeD_Anderson , dies wird in JMP 20 bereitgestellt: Konfidenzintervalle für orthogonale Regression bei bivariater Anpassung.
