多変量解析


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多変量解析 - ショートバージョン

多くのプロセス変数はプロセスの出力に影響を与えるために一緒に行動する場合の識別に。同時に、プロセスの入力と出力変数の数を見て、これらの変数の珍しい組み合わせを識別する。


多変量解析 - ロングバージョン

多変量解析(MVA)は、一度に複数の統計的変数の観察と分析を含む多変量統計の統計的原則に基づいています。設計と解析では、技術が関心の応答を考慮にすべての変数の影響を考慮しながら複数のディメンション間の貿易の研究を実行するために使用されます。

多変量解析のための用途は次のとおりです。

能力のための*デザイン(また能力ベースのデザインとして知られている)

任意の変数が独立変数として扱うことができる*逆設計、

代替(AOA)の*分析、顧客のニーズを満たすために概念の選定

変化するシナリオに関する概念の*分析

階層レベル間の重要な設計のドライバとの相関関係の*同定。

多変量解析は、階層のための変数の影響を計算するために物理学ベースの分析を含むように欲望が複雑になることが、"システム - システムの。"多くの場合、多変量解析を使用する研究は、問題の次元によってストールされています。これらの懸念は、多くの場合、物理ベースのコードの非常に正確な近似、サロゲートモデルを使用することによって緩和されます。代理モデルは方程式の形をとるので、それらは非常に迅速に評価できます。これは、大規模なMVAの研究のためのイネーブラとなる:設計空間全体のモンテカルロシミュレーションは、物理ベースのコードを持つことは困難である一方、多くの場合、応答曲面の方程式の形をとる代理モデルを、評価するとき、それはささいなことになります。


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