データテーブルに関数係数が含まれているグラフのプロットGraph Builderで1 /（1 + exp（-1 * alpha +（beta * T）））の式をプロットしようとしていますが、これについては36,000の妥当なalphaとbetaの推定があります。Tは50〜350℃の範囲です。各行に透明度を適用することで、データの重みがどこにあるのかを確認できます。以下の例ではpythonでmatlibplotを使用しました（これが私の係数が生成される場所です）。
私はプロットするために推定方程式係数の1500以上の異なるグループを持っています、そして、私はそれがそれをやりたいようにしたいです：
- 巨大なファイルを作成しません
- さまざまな係数でさまざまな方程式に対応
- ローカルデータフィルタ（またはテーブルフィルタ）と連携
- いいね
簡単な方法の1つは、すべてのファイルをソーステーブルの列を含む同じ式で連結することです。デカルト的に気温の表を結合し、式の列を追加することができます。これはスクリプト可能ですが、1MB未満のファイルを300MBを超えるファイルに変換します。
私はベクトルを含む新しい式の列がもっと良いことができるかもしれないかと思いましたか？それとも、仮想結合を使用するよりエレガントな方法がありますか。
私はいくつかのサンプルデータを添付しましたそしてどんな提案でも楽しみにしています。
データテーブルが関数係数を含むグラフのプロット更新日： @ gzmorgan0 それがy = 1 /（1 + exp（-1 *（アルファ+ベータ* T））であることに気付きました。データはMCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ）からのもので、このデータはひどい結果です（それが私がそれを共有できる理由です）。私の実際の例は異なる方程式を持っていますが、プロットしたいものの原理は同じです。
データテーブルが関数係数を含むグラフのプロットスティーブン、
私はあなたの質問を理解していますが、少なくともこのデータについては解決策を提案することを躊躇しています。36,000の係数をどのように生成したのかわかりません。データに基づくと、これは不安定な非線形近似を36,000回繰り返したようです。 もちろん私は間違っている可能性がありますが、説明させてください。 まず第一にあなたのモデルy = 1 /（1 + exp（-1 * alpha + beta * T））、あなたのグラフに合わないようです。 アルファ係数はすべて負で、ベータはすべて正で、Tの範囲は50から350なので、-1 * alpha + beta * Tは常に正になります。つまり、Yは1になることはありません。あなたのアルファ値が正であるべきではないので、-1 * alpha + beta * T = 0、またはT = alpha / betaのときy = 1/2そして-1 * alpha + beta * T <0のとき（大きな負値）、Yは1に近似します。 私はあなたが意図したと思います
y = 1 /（1 + exp（-1 *（アルファ+ベータ* T））の場合、負のアルファが有効になり、プロットされたグラフはグラフと一致します。
私の（おそらく不正確な）評価の理由は、表に指定されているようにあなたの係数alphaとbetaの相関が-0.99994であるということです。 アルファ/ベータ列を作成します。分布は、-101.8から-99までのランダムな一様分布です（下のグラフvはswwing abs（alpha / beta）です）。 alphaはbetaの関数なので、betaの分布を見てください。 私は、最小、最大、10、25、50、75、90パーセンタイルと言って、betaの関数だけをプロットします。
だから多分これはあなたが望むもののための悪い例でした。ノンリニアライブラリのように、カスタム表示が必要な場合もあります。
