기울기와 절편을 계산하는 방법안녕하세요,
Slope 및 Intercept 값을 계산하려고 할 때 두 가지 문제에 직면하고 있습니다.
- "Bivariate + fit line"을 사용하는 것 외에는 기울기와 절편을 얻는 쉬운 방법을 찾지 못했습니다.
- 루프에서 Bivariatein을 사용하면 코드 실행 속도가 느려지는 것 같습니다. 테이블 및 관련 적합도를 여러 번 만드는 것은 매우 느린 것 같습니다.
내 질문: 이변량을 사용하지 않고 기울기와 절편을 얻을 수 있는 방법이 있습니까?
다음은 기울기와 절편을 추출하기 위해 루프에서 사용하는 코드입니다.
biv1 = Bivariate( Y( MyTab:X ), X( MyTab:Y ), Fit Line( {Line Color( "Red" )} ) );
colBox = Report( biv1 )[Number Col Box( 7 )];
beta = colBox << GetAsMatrix;
My_Slope = beta[2]; // slope
My_Intercept = beta[1]; // intercept
Close( MyTab, nosave );
);
감사해요.
Re: 기울기와 절편을 계산하는 방법나는 그것을 알아.
kXPlotDT = Report( kXPlot )["Parameter Estimates"][Table Box(1)] << Make Combined Data Table;
문안 인사,
라이
Re: 기울기와 절편을 계산하는 방법안녕 이안,
나는 'By'변수를 사용하고 이변량 플랫폼을 고수하는 귀하의 접근 방식을 따랐습니다. 여러 적합선에 대해 작동하는 '결합된 데이터 표 만들기'의 올바른 구문이 확실하지 않습니다.도울 수 있니?
kXPlot = dt << Bivariate( Y( :LMS_dX ), X( :X_Nominal ), By(Column(::bcol)), Fit Line());
kXPlotDT = kXPlot < ???
감사합니다,
라이
Re: 기울기와 절편을 계산하는 방법루프를 사용하는 대신 'By' 변수가 있는 큰 테이블을 만들고 Bivariate 플랫폼을 고수한 다음 'Make Combined Data Table'을 사용할 수도 있습니다. 하지만 매트릭스 접근 방식이 더 빠를 것으로 기대합니다.
Re: 기울기와 절편을 계산하는 방법고마워 론,
그것이 내가 찾던 것입니다: 나는 spead를 구현하고 테스트할 것입니다 
Re: 기울기와 절편을 계산하는 방법우선 이 옵션을 살펴보십시오.
http://www.pega-analytics.co.uk/blog/linear-regression-matrix-form/
그의 블로그에서 David Burnham이 제공하는 솔루션입니다. 행렬 계산을 사용하여 그는 회귀 계수를 계산하기 위해 고속을 달성합니다.
최상의,
론
