JSL- 회귀 방정식을 사용하여 'y'에서 'x' 값을 자동으로 보간하는 방법이 있습니까?저는 현재 데이터 분석/보고를 자동화하기 위해 처음으로 JSL을 사용하고 있습니다. 내 분석에는 다음이 포함됩니다.
1. 필수 데이터 가져오기(완료)
2. 데이터(데이터) 분석
3. 계산된 데이터를 사용하여 이변량 분석을 수행하고 선을 맞추는 작업(완료)
4. 생성된 회귀 방정식을 사용하여 특정 'y' 값에 대한 'x'를 예측합니다. 여기에 내 문제가 있습니다. JSL의 'y'에서 'x'를 동적으로 생성하는 기능을 갖고 싶습니다. 또한 회귀 방정식은 데이터 세트마다 다르기 때문에 수동으로 입력하고 싶지 않습니다.
어떤 조언이 있습니까?
Re: JSL- 회귀 등식을 사용하여 'y'에서 'x' 값을 자동으로 보간하는 방법이 있습니까?이는 적합 곡선 플랫폼을 사용하고 역 예측이 포함된 수식 열을 저장합니다.
dt=open("$Sample_Data/Big Class.jmp");
model= Fit Curve( Y( :height ), X( :weight ) );
model<< Fit Linear(Save Inverse Prediction Formula);
표의 값을 사용할 수도 있지만 수식 열 속성을 가져올 수도 있습니다.
Re: JSL- 회귀 등식을 사용하여 'y'에서 'x' 값을 자동으로 보간하는 방법이 있습니까?설명을 요청했어야 했는데.정말로 역 예측을 하고 싶었나요?그렇다면 여전히 내 방법을 사용하여 (:height - coef[1])/coef[2]를 사용하여 수식을 수행할 수 있습니다.
Re: JSL- 회귀 등식을 사용하여 'y'에서 'x' 값을 자동으로 보간하는 방법이 있습니까?가장 쉬운 방법은 Fit Model을 사용하고 역 예측이 내장된 Fit Least Squares 플랫폼을 얻는 것입니다.
Re: JSL- 회귀 등식을 사용하여 'y'에서 'x' 값을 자동으로 보간하는 방법이 있습니까?또 다른 접근 방식: Fit Model을 사용한 다음 Inverse Prediction 명령을 사용합니다.
Re: JSL- 회귀 등식을 사용하여 'y'에서 'x' 값을 자동으로 보간하는 방법이 있습니까?안녕 @아이나스키드
당신이 하려는 일을 얻는 방법은 아마도 백만 가지가 될 것입니다.이는 예측된 응답을 얻기 위해 예측 변수의 값을 제공하려는 방법에 따라 다릅니다.사용자가 숫자를 입력하고 버튼을 누르면 창이 예측을 반환하는 대화 상자에서 수행하시겠습니까?데이터 테이블에 새로운 X 값을 추가 행으로 추가하고 예측 수식이 열에 예측 값을 반환하도록 하는 것이 허용됩니까?
후자를 수행하는 방법이 더 쉽기 때문에 빠르게 보여 드리겠습니다.다음은 Big Class 데이터 세트를 사용하고 체중으로 키를 예측하는 예입니다.
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
biv = dt << Bivariate( Y( :height ), X( :weight ), Fit Line() ); //get reference to Bivariate object
rpt = (biv << Report); //get reference to report window for Biv
//get the coefficients from the parameter estimates table
Coefs = (rpt["Parameter Estimates"][Table Box( 1 )] << Get as Matrix)[0, 1];
//Create prediction formula from the coefficients
Eval(
Parse(
Eval Insert( "\[dt << New Column("Prediction Formula", formula(^Coefs[1]^ + ^Coefs[2]^*:weight))]\" )
)
);
//You'll want to hard code in the value of the coefs using the string
//Otherwise this column won't work once Coefs is no longer defined or the value has changed
//The "Eval Insert" function inserts the value of Coefs[1] and Coefs[2] into the formula - this is how it is hard-coded in
이제 Big Class에 예측이 포함된 새 열이 표시됩니다.이는 공식이므로 체중 값이 포함된 새 행을 추가하고 새로운 키 예측을 얻을 수 있습니다.여기에 200에 대한 행을 추가하고 예측으로 75.42를 얻었습니다.
대신 Fit Model 플랫폼에서 모델을 맞추는 경우 << Prediction Formula 메시지를 Fit Model 개체에 보내 예측 수식이 포함된 열을 가져올 수 있기 때문에 이것이 훨씬 더 쉽다는 점을 지적하고 싶습니다.
FitMod = dt << Fit Model(
Y( :height ),
Effects( :weight ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Effect Leverage" ), Run()
);
FitMod << Prediction Formula;
