PSPR ist eine Feature-Extraktionsmethode, die Änderungen in Symbolreihen sowohl zeitlich als auch frequenzmäßig berücksichtigt. Bei der Anwendung auf numerische Werte, wie z. B. physiologische Daten, wird jede Zahl durch ein Symbol, normalerweise Buchstaben, dargestellt, das auf einem bestimmten Satz von Schwellenwerten basiert. Zum Beispiel eine Reihe von Blutdruckaufzeichnungen über die Zeit 80-90-100-80-110 ist mit vertreten Abcac mit Regeln BP ≤ 85 ist ein 85 b und BP> 95 ist c . Sobald alle Reihen durch Symbole dargestellt sind, wird das Wahrscheinlichkeitsmodell, wie sich Reihen über die Zeit entwickeln, erhalten. Zu diesen Modellen gehören Wahrscheinlichkeiten des nächsten Symbols, die bei beobachteten Mustern einen bestimmten Wert annehmen. Zum Beispiel P ( a | abc ) ist die Wahrscheinlichkeit des nächsten Symbols ein vorausgesetzt, dass die letzten drei beobachteten Symbole sind ABC . Die endgültigen Merkmale werden als Distanzmaß (z. B. Euklidian und Mahalanobis) zwischen diesen probabilistischen Modellen einer Serie im Vergleich zu zuvor identifizierten Referenzserien berechnet. Hier handelt es sich bei den Referenzserien normalerweise um eine Untermenge von Fällen oder Steuerelementen. Wenn Fälle als Referenzserie verwendet werden, stellen PSPR-Merkmale dar, wie eine gegebene Serie den tatsächlichen Fällen ähnelt (oder nicht ähnlich ist).
Ist jemandem bekannt, ob eine solche Analysefunktion in JMP verfügbar ist?
