PSPR은 시간과 빈도 측면에서 기호 시리즈의 변화를 고려하는 피쳐 추출 방법입니다. 생리 학적 데이터와 같은 숫자 값 계열에 적용되면 각 숫자는 주어진 임계 값 세트를 기준으로 기호 (대개 문자)로 표시됩니다. 예를 들어, 시간 경과에 따른 일련의 혈압 기록 80-90-100-80-110 로 대표된다 학회 규칙 BP≤85는 에이 , 85 비 , BP> 95는 기음 . 일단 모든 시리즈가 기호로 표현되면, 시간에 따라 시리즈가 어떻게 진화하는지에 대한 확률 론적 모델이 얻어진다. 이 모델들은 관측 된 패턴에 따라 특정 값을 취하는 다음 심볼의 확률을 포함합니다. 예를 들어, P ( a | abc )는 다음 심볼이있을 확률입니다. 에이 마지막 3 개의 관찰 된 기호가 알파벳 . 최종 특징은 사전 확인 된 참조 계열과 비교 된 일련의 확률 모델 사이의 거리 메트릭 (예 : Euclidian 및 Mahalanobis)으로 계산됩니다. 여기서 참조 시리즈는 일반적으로 사례 또는 컨트롤의 하위 집합입니다. 사례가 참조 시리즈로 사용될 때 PSPR 기능은 주어진 시리즈가 실제 사례와 어떻게 유사 (또는 유사하지 않음) 하는지를 나타냅니다.
그러한 분석 기능이 JMP에서 사용 가능한지 여부를 누군가가 알고 있습니까?
