CornerstoneR

Durch die Verbindung von Cornerstone mit R ermöglichen wir den Zugriff auf die leistungsstarken State-of-the-Art-Funktionen von R zur Vorverarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten innerhalb der dynamischen, interaktiven und benutzerfreundlichen Workmap-Struktur von Cornerstone.

Zweifelsohne können die Fähigkeiten von R die Kernfunktionen von Cornerstone erheblich erweitern. Deshalb hat camLine die kostenlose Erweiterung CornerstoneR mit verschiedenen statistischen Funktionalitäten entwickelt, die Sie ohne Programmierkenntnisse in R nutzen können.

Gaußsche Prozessregression,
Entscheidungsbäume,
Zufalls-Wälder,
Logistische Regression und
Funktionsanpassung.

Mit der Funktion Modellvorhersage können Sie Antwortwerte für ungesehene Daten vorhersagen. Insbesondere beim maschinellen Lernen ist es üblich, die Daten in Trainings- und Testdaten aufzuteilen und den Testdatensatz zur Validierung des Modells zu verwenden.

Die neue Funktion Validation Scores in Version 3.3 berechnet direkt die gebräuchlichsten Metriken zur Bewertung Ihrer Modellvorhersagen und damit der Generalisierung Ihrer Modellanpassung. Sie funktioniert für Regressions- und Klassifikationsprobleme und gibt das Diagramm tatsächliche vs. vorhergesagte Werte für Regressionsmodelle aus. Darüber hinaus verbessert CornerstoneR 3.3 die Zuverlässigkeitsverteilungsanpassung, z.B. mit mehr Optionen für die grafischen Ausgaben.

Einen Überblick über die CornerstoneR-Funktionen mitdetaillierten Benutzerhandbüchern finden Siehier.

Verbesserte Datenanalyse mit CornerstoneR 3.3

Darüber hinaus bietet Ihnen camLine schnelle Lösungen für Ihre Datenanalyseprobleme, da Ihr CornerstoneR-Team die R-Schnittstelle und deren Erweiterung kontinuierlich und schnell weiterentwickelt. Benutzer mit R-Kenntnissen können aber auch ihr eigenes R-Skript in Cornerstone schreiben oder ihre R-Skripte und Pakete in Cornerstone laden.

Für die neue Version CornerstoneR 3.3 werden Cornerstone 8 und R 4.1 benötigt.

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Entdecken Sie Cornerstone R für fortgeschrittene statistische Analysen

Cornerstone R kombiniert strukturierte Datenanalyse mit der Flexibilität von R, um fortgeschrittene statistische Methoden und Experimentdesign zu unterstützen. Wenn Sie herausfinden möchten, wie sich Cornerstone R in Ihre tägliche Arbeit und Ihre Daten-Workflows integrieren lässt, stehen Ihnen unsere Experten zur Verfügung, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.

Sprechen Sie mit unserem Experten

Design of Experiments (DoE) Workflow mit Fokus auf Wafer Uniformity in der Halbleiterindustrie

Erfahren Sie, wie die Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE) eine effiziente Prozessmodellierung mit minimalen Durchläufen ermöglicht - weitaus effektiver als herkömmliche Versuch-und-Irrtum-Ansätze. In diesem Whitepaper wird am Beispiel des Kontaktlochätzens in der Halbleiterindustrie untersucht, wie DoE zur Optimierung von Plasmaätzprozessen beiträgt, um präzise Schichtverbindungen in komplexen Bauteilen zu erzielen.

Konfigurationen für D-optimale Entwürfe

Erfahren Sie, wie die D-optimalen Designs von Cornerstone flexible und effiziente Versuchsaufbauten ermöglichen und gleichzeitig die allgemeine Varianz minimieren. Dieses Whitepaper befasst sich mit den wichtigsten Verbesserungen in Cornerstone und bietet praktische Tipps zur Optimierung der Designparameter, um präzisere Ergebnisse zu erzielen.

Diskutieren Sie mit den Experten von camLine über Lösungen

Unser Team ist bereit, maßgeschneiderte Lösungen zu liefern, die Ihre Produktion rationalisieren, die Produktqualität verbessern und die Effizienz in Ihrem Betrieb maximieren. Nutzen Sie die jahrzehntelange Erfahrung von camLine in der digitalen Transformation, um Ihre Herausforderungen in der Fertigung zu meistern.

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Die R-Schnittstelle

R-Integration mit Cornerstone

CornerstoneR Version 3.3

CornerstoneR 3.3-Funktionshighlights

Verbesserte Datenanalyse mit CornerstoneR 3.3

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