確率的記号パターン認識（PSPR）PSPRは、時間と頻度の両方の観点から記号系列の変化を考慮した特徴抽出方法です。生理学的データのような一連の数値に適用されるとき、それぞれの数は与えられたしきい値のセットに基づいて記号、通常は文字で表されます。例えば、経時的な一連の血圧記録 80-90-100-80-110 で表されるアバック規則でBP≦85はある ８５ ＜ＢＰ≦９５である。 b BP> 95が c 。すべての系列がシンボルで表されると、系列が時間とともにどのように進化するかの確率モデルが得られます。これらのモデルは、観察されたパターンを与えられて特定の値をとる次のシンボルの確率を含む。たとえば、P（ a | abc ）は、次のシンボルが存在する確率です。ある最後の3つの観測されたシンボルは abc 。最終的な特徴は、事前に識別された基準系列と比較したこれらの系列の確率モデル間の距離メトリック（ユークリッドおよびマハラノビスなど）として計算される。ここで、参照シリーズは通常、ケースまたはコントロールのサブセットです。ケースを参照シリーズとして使用する場合、PSPRの機能は、特定のシリーズが実際のケースとどの程度似ているかどうかを表します。
そのような分析機能がJMPで利用可能かどうか、誰かが知っていますか？
