<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ciao a tutti,
Sto cercando una soluzione per regredire un set di dati bivariato con una regressione spline cubica che ha esattamente 15 nodi. Sarebbe fantastico se qualcuno avesse una soluzione per me!
I saluti
Vedo che l'opzione delle spline cubiche è disponibile in JMP nel generatore di grafici quando si verifica l'effetto moderatore di una variabile categoriale sull'effetto di una variabile categoriale sul risultato che risulta essere... hai indovinato... anche variabile categoriale . ha senso? È possibile?
Ciao e grazie per la tua risposta! Esattamente qualcosa del genere, ma la domanda è: lambda rappresenta la quantità di nodi per la mia spline cubica?
Modifica// Ok, ho letto ora che il tuo suggerimento è una spline levigante. Le spline di levigatura non vengono calcolate con i nodi, invece hai una funzione di penalità con il fattore lambda. Quindi la domanda è: c'è un'altra funzione in JMP che posso calcolare le spline con i nodi?
A proposito, c'è una bella funzionalità su come estrarre la formula della regressione spline e calcolare "nuovi" valori di altezza semplicemente inserendo i valori di peso?
Modifica// Penso di aver trovato una soluzione. L'effetto spline annodato dovrebbe andare bene per me, è nascosto sotto Analizza->FitModel->Attributi
Per estrarre formule e calcolare nuovi valori, fai clic sul triangolo rosso->salva colonne->formula di previsione
Nel passaggio successivo basta annotare i nuovi valori x nella stessa colonna dove sono già presenti i vecchi valori x. I valori previsti vengono visualizzati nella nuova colonna!
Qualcosa come questo
Bivariato (
Y ( : altezza ) ,
X ( : peso ) ,
Adatta spline ( 15 , { Colore linea ( { 208 , 64 , 86 } )} )
) ;
