Plottaggio di grafici in cui la tabella di dati contiene coeffcienti di funzioniSto cercando di tracciare un'equazione in Graph Builder ad esempio 1 / (1 + exp (-1 * alpha + (beta * T))) per il quale ho 36.000 stime plausibili di alfa e beta. T è compreso tra 50 e 350 ° C. Applicando un po 'di trasparenza su ciascuna riga è possibile vedere dove si trova il peso dei dati. L'esempio seguente ha usato matlibplot in python (che è dove vengono generati i miei coefficienti).
Ho più di 1500 gruppi diversi di coefficienti di equazioni stimate per la trama e mi piacerebbe farlo in un modo che:
- Non crea file enormi
- Può funzionare per equazioni diverse con un numero variabile di coefficienti
- Funziona con un filtro dati locale (o filtro tabella)
- Sembra buono
Un modo semplice sarebbe concatenare tutti i miei file con la stessa equazione inclusa una colonna della tabella di origine. Potrei quindi aggiungere un cartesiano a una tabella di temperature e aggiungere la colonna formula. Questo è uno script ma trasforma un file di meno di 1 MB in uno su 300 MB.
Mi chiedevo se la nuova colonna di espressioni contenente un vettore potesse essere in grado di fare qualcosa di meglio? O c'è un modo più elegante usando i join virtuali?
Ho allegato alcuni dati di esempio e attendo con ansia eventuali suggerimenti.
Ri: Tracciare grafici dove la tabella di dati contiene coeffcienti di funzioniAggiornamento: come @ gzmorgan0 ho notato che è y = 1 / (1 + exp (-1 * (alpha + beta * T)) Sto cercando di adattarmi. I dati provengono da MCMC (Markov-Chain Monte-Carlo) e questo dato è un risultato terribile (motivo per cui posso condividerlo). I miei esempi reali hanno equazioni diverse ma il principio di ciò che voglio tracciare è lo stesso.
Ri: Tracciare grafici dove la tabella di dati contiene coeffcienti di funzioniStefano,
Capisco la tua domanda, ma esita a raccomandare una soluzione almeno per questi dati. Non sono sicuro di come hai generato i tuoi 36.000 coefficienti; sulla base dei dati, questo sembra essere 36.000 iterazioni di un adattamento non lineare instabile. Certo che potrei sbagliarmi, ma lasciami spiegare. Prima di tutto il tuo modello y = 1 / (1 + exp (-1 * alpha + beta * T)), non sembra adattarsi al tuo grafico. Tutti i tuoi coefficienti alfa sono negativi e quelli beta sono tutti positivi e T varia da 50 a 350 quindi -1 * alfa + beta * T è sempre positivo, in altre parole, Y non può mai essere 1. I valori alfa non dovrebbero essere positivi, quindi quando -1 * alfa + beta * T = 0 o T = alfa / beta allora y = 1/2 e quando -1 * alfa + beta * T <0 (un grande negativo valore), quindi Y approssima 1. Penso che tu intendessi
y = 1 / (1 + exp (-1 * (alpha + beta * T)), quindi un alfa negativo ha senso e il grafico corrisponde al grafico.
La ragione della mia (possibilmente errata) valutazione è che la correlazione dei coefficienti alfa e beta come specificato nella tabella è -0.99994. Crea una colonna alpha / beta. La distribuzione è una distribuzione uniforme casuale da -101.8 a -99 (il grafico vbelow è shwing abs (alpha / beta). Poiché l'alfa è una funzione della beta, guarda la distribuzione della beta. Disegnerei solo le funzioni per beta a dire il minimo, il massimo e il 10, 25, 50, 75, 90 percentili.
Quindi forse questo era un cattivo esempio per quello che vuoi. Penso che potresti volere un display personalizzato, simile alla libreria non lineare.
