Análise de Ajuste de Curva

Casos de Uso

A Análise de Ajuste de Curva é projetada para investigar os detalhes da relação entre dois parâmetros.

Mesmo que dois parâmetros possam ter um alto valor de correlação, isso pode ser um artefato do formato dos dados, em vez de uma indicação de um relacionamento significativo que pode ser usado.

A Análise de ajuste de curva é mais útil posteriormente no processo exploratório, depois de identificar um par de parâmetros para analisar em detalhes.

Esta é uma boa ferramenta para seguir o Mapa de Calor de Correlação ou Correlação de Série Temporal.

Especificações

A Análise de Ajuste de Curva é uma análise multivariada que você pode realizar em campos contínuos nos modelos de ciclo e peça.

Você pode selecionar várias máquinas de um determinado tipo ao realizar a análise no modelo de ciclo.

Usando o modelo de ciclo, a análise de ajuste de curva pode investigar parâmetros do mesmo tipo de máquina com alta granularidade.

Usando o modelo de peça permite comparar campos em máquinas diferentes, mas com menor granularidade (o modelo de peça é limitado pelo número de série ou outro identificador usado para construir o modelo de dados).

Análise

A Análise de Ajuste de Curva é uma ferramenta exploratória que permite investigar a relação entre um par de parâmetros, calculando uma regressão linear de mínimos quadrados para os parâmetros.

A análise plota os pontos selecionados em um gráfico de dispersão, com um histograma ao longo de cada eixo para mostrar as distribuições dos parâmetros, bem como a linha de ajuste determinada pela regressão. Você pode escolher um campo categórico para estratificação, que divide os pontos em traços separados para cada valor na categoria.

A Análise de Ajuste de Curva fornece uma tabela de métricas para a regressão, incluindo o coeficiente de correlação de Pearson-R e r-quadrado (consulte a nota abaixo). Essa ferramenta também apresenta uma tabela de estatísticas resumidas para cada parâmetro selecionado, que inclui Contagem, Desvio Padrão, Mínimo e Máximo.

NOTA: Os estatísticos podem falar muito sobre os pontos mais delicados da interpretação do valor de r-quadrado, mas é basicamente uma estimativa de quão bem a variável independente (a variável no eixo X do seu gráfico) determina a variável dependente (a variável no Eixo Y do seu gráfico). Números pequenos próximos de zero indicam um relacionamento fraco. Números maiores próximos de um indicam um relacionamento mais forte.

Como usar uma Análise de Ajuste de Curva

A ferramenta Análise de Ajuste de Curva permite que você dê uma olhada mais aprofundada na relação entre os parâmetros de um par.

NOTA: Esta ferramenta funciona apenas em campos numéricos, não em campos categóricos como Aprovado / Reprovado.

Para usar uma Análise de Ajuste de Curva:

Na guia Análise, em Correlação, clique em Ajuste de Curva.

Na tela principal da Análise de Ajuste de Curva, selecione suas opções à esquerda.

As opções de Análise de Ajuste de Curva incluem:

Intervalo Datas: você pode definir o tamanho do intervalo de tempo ou uma data específica para analisar as Máquinas que serão utilizadas na análise.
Modelo: você pode selecionar entre os modelos de dados contextualizados. Os modelos usados para qualquer implementação da plataforma Crave variam com base no processo da organização e nos objetivos. Os modelos de dados mais comuns incluem: Base Cíclica e Base Unidade.
Máquina: você pode selecionar uma ou mais máquinas e/ou linhas específicas.
Seção: A plataforma Crave Industry permite que você seccione as máquinas em seções.
Variável: você pode selecionar os parâmetro principal específico de interesse.
Variável Correlação: você pode selecionar o parâmetro de correlação específico de interesse.
Métrica: você pode selecionar a medida que deseja visualizar. As opções dependem do modelo de dados e da(s) máquina(s) selecionado(s). Por exemplo, o modelo Base Unidade inclui alguns padrões são: Média, Desvio Padrão, Máximo e Mínimo.
Métrica Correlação: você pode selecionar a medida que deseja visualizar. As opções dependem do modelo de dados e da(s) máquina(s) selecionado(s). Por exemplo, o modelo Base Unidade inclui alguns padrões são: Média, Desvio Padrão, Máximo e Mínimo.

Retorno da ferramenta

A ferramenta Análise de Ajuste de Curva produz um gráfico de dispersão com uma linha de regressão e dois histogramas, um para cada parâmetro. Isso permite que você obtenha uma compreensão mais profunda da relação entre os dois parâmetros.

Por exemplo, a estratificação que você definiu aplicou uma cor diferente para os pontos de dados de cada máquina, permitindo que você ver se a máquina impactou o relacionamento.

O valor de correlação é representado pelo coeficiente de correlação de Pearson-R, e você pode ver outras métricas estatísticas úteis exibidas, como r-quadrado (veja a nota abaixo), valor p e erro padrão.

NOTA: Os estatísticos podem falar muito sobre os pontos mais precisos de interpretação do valor de r quadrado, mas é basicamente uma estimativa de quão bem a variável independente (a variável no eixo X do seu gráfico) determina a variável dependente (a variável no eixo Y do seu gráfico). Números pequenos próximos de zero indicam um relacionamento fraco. Números maiores próximos de um indicam um relacionamento mais forte.