데이터 테이블에 함수 coeffcients가 포함 된 그래프 플로팅나는 Graph Builder에서 1 / (1 + exp (-1 * alpha + (beta * T)) 등의 방정식을 그리려고 노력하고 있는데, 그 중 36,000 개의 알파와 베타 추정치가 있습니다. T는 50 ~ 350 ° C 범위입니다. 각 라인에 투명도를 적용하면 데이터의 가중치를 볼 수 있습니다. 아래의 예제는 파이썬에서 matlibplot을 사용합니다 (내 계수가 생성되는 곳입니다).
나는 1500 개의 서로 다른 그룹의 추정 된 방정식 coeffcients를 가지고 있으며 다음과 같은 방식으로하고 싶습니다 :
- 거대한 파일을 생성하지 않습니다.
- 다양한 계수의 수를 가진 다른 방정식에 대해 작업 할 수 있습니다.
- 로컬 데이터 필터 (또는 테이블 필터)와 함께 작동합니다.
- 좋아 보인다.
하나의 간단한 방법은 원본 테이블 열을 포함하여 모든 파일을 같은 방정식으로 연결하는 것입니다. 그러면 데카르트 식 온도계에 가입하고 수식 열을 추가 할 수 있습니다. 이것은 스크립트 가능하지만 1MB 미만의 파일을 300MB 이상으로 변환합니다.
벡터를 포함하는 새로운 표현식 열이 더 나은 기능을 수행 할 수 있을지 궁금합니다. 아니면 가상 조인을 사용하는 좀 더 우아한 방법이 있습니까?
몇 가지 샘플 데이터를 첨부하고 제안 사항을 기다리고 있습니다.
데이터 테이블에 함수 coeffcients가 들어있는 그래프를 플로팅업데이트 : As @ gzmorgan0 그것은 y = 1 / (1 + exp (-1 * (alpha + beta * T))입니다. 나는 적합하려고 노력하고 있습니다. MCMC (Markov-Chain Monte-Carlo)의 데이터이며이 데이터는 끔찍한 결과입니다 (공유 할 수있는 이유입니다). 나의 실제 예는 다른 방정식을 가지고 있지만, 내가 음모를 꾸미고 싶은 원리는 동일하다.
데이터 테이블에 함수 coeffcients가 들어있는 그래프를 플로팅스티븐,
귀하의 질문을 이해하지만, 적어도이 데이터에 대한 해결책을 추천하는 것을 주저합니다. 36,000 개의 계수를 어떻게 생성했는지 확신 할 수 없습니다. 데이터를 기반으로하면 36,000 반복의 불안정한 비선형 적합성이있는 것으로 보입니다. 물론 내가 잘못 될 수는 있지만 설명해 드리겠습니다. 우선 모든 모델 y = 1 / (1 + exp (-1 * alpha + beta * T))는 그래프에 적합하지 않습니다. 모든 알파 계수는 음수이고 베타는 모두 양수이고 T는 50에서 350까지이므로 -1 * alpha + beta * T는 항상 양수입니다. 즉 Y는 절대로 1이 될 수 없습니다. 알파 값은 양수가 아니어야합니다. 따라서 -1 * alpha + beta * T = 0 또는 T = alpha / beta이면 y = 1/2이고 -1 * alpha + beta * T <0 일 때 (큰 음수 값)이면 Y는 1에 가깝습니다. 나는 네가 의도 한 것 같아.
y = 1 / (1 + exp (-1 * (alpha + beta * T))이면 음의 알파가 의미를 가지며 플롯은 그래프와 일치합니다.
내 (아마도 부정확 한) 평가의 이유는 표에 지정된 계수 α와 베타의 상관 관계가 -0.99994라는 것입니다. 알파 / 베타 열을 만듭니다. 분포는 -101.8에서 -99까지 무작위로 균등하게 분포합니다 (아래 그래프는 복근 (알파 / 베타)입니다). 알파는 베타의 함수이기 때문에 베타의 분포를 살펴보십시오. 나는 최소, 최대 및 10, 25, 50, 75, 90 백분위 수를 말하면서 베타 기능만을 계획 할 것입니다.
어쩌면 이것은 당신이 원하는 것에 대한 가난한 모범이었을 것입니다. 비선형 라이브러리와 마찬가지로 맞춤 디스플레이를 원할 수도 있습니다.
