Hola a todos, tengo un problema. Estoy usando Fit Y by X para ajustar 5,000 regresiones separadas. Mantengo el control, selecciono la flecha desplegable roja y Ajustar-> Flexible, Ajustar-> Spline y selecciono, digamos, 0.1. Esto se ajusta a una spline para los 5,000 gráficos con lambda de 0.1. Tengo 28 valores X en cada uno de los 5,000 gráficos, y entiendo que hay 4 coeficientes de spline diferentes (A, B, C, D).
Entiendo que si acabo de tener 1 regresión, podría seleccionar "Guardar coeficientes" y una ingeniosa matriz Bx5, (donde B es un subconjunto de mis valores de X) aparecerá una tabla con cada fila como valor B y columnas 2-5 como Los valores de mi función spline, para cada valor discreto de B.
Sin embargo, cuando hago este ajuste "Por grupo" con 5,000 regresiones, obtengo 5,000 de estas tablas como salidas. Me gustaría una manera de:
1) Obtenga 1 tabla que contiene todos los valores de la función spline de nudo para todos los valores de B (es decir, para todos los "Por: Grupos" (en lugar de 5000 tablas separadas)
O:
2) Ser capaz de obtener el valor Spline A de la función spline como su propia columna en la tabla de datos original, obtener el valor Spline B de la función spline como su propia columna en la tabla de datos original, etc. donde los valores de spline A, B, C, D pertenecen al valor B discreto correcto y al correcto Por: Grupo
Sé que si simplemente presiono Ctrl y "Guardar pronosticados" después de Ajustar Y por X, habrá una columna guardada en el datatable original con ~ 5000 fórmulas (JMP dice "Fórmula enorme con 5000 elementos). Es una fórmula condicional que busca By: Group, luego hace Spline Eval (X, [28x5]) para cada grupo. ¿Hay alguna forma en que pueda usar este script y buscar / reemplazar para extraer el Coeficiente de Spline? Tal vez hay algo único de JSL que hacer? ¿Cómo obtengo estos malditos coeficientes?
También entiendo que hay una cosa de Spline Coef (x, y, lambda) en JSL, pero no entiendo la sintaxis de jsl en absoluto, y estoy sobreamitida en la programación, en general.
Gracias por cualquier consejo y su tiempo.
