Come calcolare la pendenza e l'intercettaCiao,
Sto affrontando 2 problemi quando provo a calcolare i valori di Slope e Intercept:
- Non ho trovato un modo semplice per ottenere la pendenza e intercettare tranne l'uso di "Bivariata + linea di adattamento"
- L'uso di Bivariatein un ciclo sembra comportare una lenta esecuzione del codice: penso che la creazione di una tabella e il file di adattamento associato più volte sia molto lenta
La mia domanda: c'è un modo per ottenere la pendenza e intercettare senza usare la bivariata per andare più veloci?
Ecco il codice che uso in un ciclo per estrarre le pendenze e le intercettazioni:
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 );
);
Grazie.
Re: Come calcolare la pendenza e l'intercettaL'avevo capito.
kXPlotDT = Report( kXPlot )["Parameter Estimates"][Table Box(1)] << Make Combined Data Table;
Saluti,
Ry
Re: Come calcolare la pendenza e l'intercettaCiao Ian,
Ho seguito il tuo approccio utilizzando la variabile "By" e attenendomi alla piattaforma bivariata. Non sono sicuro che la sintassi corretta per "Crea tabella di dati combinati" funzioni per più linee di adattamento.Puoi aiutare?
kXPlot = dt << Bivariate( Y( :LMS_dX ), X( :X_Nominal ), By(Column(::bcol)), Fit Line());
kXPlotDT = kXPlot < ???
Grazie,
Ry
Re: Come calcolare la pendenza e l'intercettaPiuttosto che avere un ciclo, potresti anche considerare di creare una grande tabella con una variabile "By", attenersi alla piattaforma Bivariate, quindi utilizzare "Crea tabella di dati combinati". Mi aspetto però che l'approccio a matrice sia più veloce.
Re: Come calcolare la pendenza e l'intercettaGrazie Ron,
Questo è quello che stavo cercando: implementerò e testerò la velocità 
Re: Come calcolare la pendenza e l'intercettaper cominciare, dai un'occhiata a questa opzione:
http://www.pega-analytics.co.uk/blog/linear-regression-matrix-form/
è una soluzione offerta da David Burnham nel suo blog. utilizzando calcoli matriciali raggiunge velocità elevate per il calcolo dei coefficienti di regressione.
migliore,
Ron
