<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />データに2次の指数関数的減衰をどのように当てはめることができますか？
これが私がストレッチ指数を当てはめるために使うもので、異常を探すためにプロットを作成し、非線形プラットフォームを使って当てはめることです。
フェード=現在のデータテーブル（）：
Fade << New Column（ "Stretched Exponential"、）
数値、
連続した、
式（パラメータ（{a = 1、b = -0.01、c = 0.2}、a * Exp（b *：時^ c）））
;
biv = Fade <<二変量（
Y（：標準出力1）
X（：時間）
SendToReport（
ディスパッチ（
{}、
"2"、
ScaleBox、
{Min（0.65）、Max（1.05）、Inc（0.05）、Minor Ticks（1）、
ラベル行ネスト（1）、ラベル行（メジャーグリッドの表示（1））}
）
ディスパッチ（
{}、
"バイバープロット"、
FrameBox、
{フレームサイズ（375、279）、行の凡例（
経験番号、
カラー（1）
色のテーマ（ "JMPデフォルト"）
マーカー（0）、
マーカーテーマ（ ""）、
連続スケール（0）
逆スケール（0）
除外された行（0）
）}
）
）
;
<<日記
f = Fade << Nonlinear（
Y（：名前（ "標準出力1"））、
X（：名前（ "ストレッチ指数"））、
繰り返し制限（100000）
ねじ切りなし（1）
ニュートン、
終わり、
（：デバイスID）によって、
カスタム逆予測（応答（0.7）、
期間値（時間（。）））
;
f_rep = f << report;
rep = Report（f [1]）[アウトラインボックス（6）] [テーブルボックス（1）] <<結合データテーブルを作成します。
ｒｅｐ ＜＜現在のデータテーブル＜＜セット名（「結合Ｔ７０予測」）；
rep =現在のデータテーブル（）;
rep <<新しい列（ "Exp No"、文字、式（Substr（：Device ID、1、10）））;
お役に立てれば。あなたがさらに何かを必要とするならば、私に知らせてください。
デイブ
簡単な答えは、非線形プラットフォームを使用することです。Analyze> Modeling> Nonlinear
カスタムモデルによる非線形回帰
組み込みモデルによる非線形回帰
