Salut à tous,
Ici, j'ai quelques données d'un type d'appareil de mesure. Maintenant, pour des raisons de transmission, nous pouvons parfois rencontrer des décalages (séries) de données. Les données dérivées sont environ 2,0 inférieures aux valeurs normales. Comment je peux les faire revenir valeur normale. J'ai joint la table de données et avec le script graphique. Previouslt j'ai utilisé la fonction dif pour résoudre. Mais cela ne semble pas fonctionner puisque le changement n’influence pas une seule donnée. Cela influence les séries de données.
Homme bon
Bonjour Jim, merci pour votre aide. Je comprends votre solution. En outre, cela fonctionne pour un certain point. Mais mon problème, comme le montre la photo, impliquait de nombreux points. Je ne sais pas comment gérer la distribution. Les points fléchés sont des points que je veux ramener à la ligne principale.J'ai attaché tout le processus.Merci.
GM
Je suppose que ce que vous cherchez, c’est
1. Un moyen de détecter s'il y a une dérive
2 Quels points de données ont dérivé
3 Combien changer ces valeurs pour les ramener dans l'alignement
Je crois que la plate-forme de distribution peut répondre à ces questions pour vous. Si vous exécutez une distribution sur Temp, puis sélectionnez
Ajustement continu ==> Mélanges normaux ==> Humidité normale 2
1. Les 2 distributions sont clairement visibles
2 Vous pouvez sélectionner les lignes à l'écran pour identifier celles qui doivent être ajustées.
3 Si vous examinez les estimations de paramètres pour le mélange Normal 2, vous pouvez voir le Mu pour chacune des distributions et en soustrayant la plus faible de la plus élevée.
-30,80698 - (- 32,75722) = 1,95024
Et voici un script qui modifiera les valeurs sélectionnées en ajoutant 1.95024 à chaque valeur de Temp
Names Default To Here( 1 );
dt = Current Data Table();
rowMat = dt << get selected rows;
For( i = 1, i <= N Rows( rowMat ), i++,
dt:temp[rowMat[i]] = dt:temp[rowMat[i]] + 1.95024
);
