Ho generato una tabella di output casuale (10.000 esecuzioni) dal Prediction Profiler e ho quindi utilizzato i dati risultanti per creare una matrice di diagrammi a dispersione con l'opzione Densità non parallela abilitata.
Applicando un filtro dati locale alla matrice del diagramma a dispersione per individuare le regioni di risposta più desiderabili, questo approccio fornirebbe un'indicazione efficace della regione operativa ottimale?
Ciao @erichujh ,
Sì, l'opzione per generare una tabella di output casuale può aiutarti a identificare aree interessanti che corrispondono alle tue specifiche/obiettivi. Come indicato nella Guida di JMP relativa a questa sezione: " La nuova tabella dati contiene script che possono essere utilizzati per visualizzare le regioni conformi alle specifiche dei fattori o delle risposte ". E ancora: " Supponiamo di voler visualizzare il luogo geometrico di tutte le impostazioni dei fattori che producono un determinato intervallo di impostazioni di risposta desiderabili. Selezionando e nascondendo i punti che non soddisfano i requisiti (utilizzando lo strumento pennello grafico o il filtro dati), si possono visualizzare le possibilità di ciò che rimane: lo spazio delle opportunità che produce il risultato desiderato."
Alcune righe potrebbero apparire selezionate e contrassegnate da un punto rosso. Queste rappresentano i punti sulla frontiera di Pareto della desiderabilità multivariata, ovvero i punti che non sono dominati da altri punti rispetto alla desiderabilità di tutti i fattori. Le righe selezionate corrispondono alle righe che hanno un valore di 1 nella colonna "Dominante ".
Un'altra alternativa potrebbe essere quella di utilizzare il Profilo dello spazio di progettazione per determinare gli intervalli dei fattori che consentono di massimizzare la percentuale di campioni conformi alle specifiche.
Spero che questa risposta ti sia d'aiuto.
