PSPR è un metodo di estrazione delle caratteristiche che considera i cambiamenti nelle serie simboliche in termini di tempo e frequenza. Se applicati a serie con valori numerici come i dati fisiologici, ciascun numero è rappresentato da un simbolo, di solito lettere, basato su un determinato insieme di soglie. Ad esempio, una serie di registrazioni della pressione arteriosa nel tempo 80-90-100-80-110 è rappresentato con abcac con le regole BP≤85 è un , 85 B e BP> 95 è c . Una volta che tutte le serie sono rappresentate da simboli, si ottiene il modello probabilistico di come si evolvono le serie nel tempo. Questi modelli includono le probabilità che il simbolo successivo assuma un valore specifico in base a modelli osservati. Ad esempio, P ( un | abc ) è la probabilità che il prossimo simbolo sia un dato che gli ultimi tre simboli osservati sono abc . Le caratteristiche finali sono calcolate come una metrica di distanza (come Euclidian e Mahalanobis) tra questi modelli probabilistici di serie rispetto a serie di riferimento pre-identificate. Qui le serie di riferimento sono di solito un sottoinsieme di casi o controlli. Quando i casi vengono utilizzati come serie di riferimento, le funzioni PSPR rappresentano il modo in cui una determinata serie è simile (o dissimile) ai casi reali.
Qualcuno sa se tale funzione analitica è disponibile in JMP?
