Silvio Miccio, P&G Service GmbH
Die Digitalisierung in der Industrie wird immer weiter vorangetrieben. Dadurch werden Datensätze immer leichter verfügbar, aber auch komplexer und größer. Die Herausforderung besteht oft darin aus den verfügbaren Daten, präzise Prognosemodelle zu erstellen ohne kosten- und zeitaufwendige Experimente durchzuführen. Leider ist es erheblich schwieriger Daten die nicht auf einem gut ausgelegten statistischen Versuchsplan beruhen zu modellieren. Dadurch kommt man sehr schnell an die Grenzen von dem was sich mit einer klassischen linearen Regression sinnvoll machen lässt. Abgesehen von der Datenqualität ist das Hauptproblem das zumindest einige Prädiktoren stark miteinander korreliert sind (Multikollinearität) oder auch die Zielgröße nicht den Annahmen der Regressionsanalyse entspricht (z.B. Homoskedastizität, unabhängige Beobachtungen, normalverteilte Residuen…)
JMP PRO, mit den Advanced Regression Methoden, bietet vielfältige Lösungen für diese Art von Herausforderung. Auch wenn diese Methoden sehr fortgeschritten sind kann der JMP PRO User komplexe Modelle auf einfache Art und Weise zu erstellen, um sie dann wie gewohnt verständlich und für jeden anwendbar als JMP Profiler darzustellen. Der große Vorteil gegenüber nicht parametrischen Modellierungsverfahren liegt darin das die Advanced Regression Modelle genauso wie einfache lineare Regressionsmodelle interpretiert werden können.
