PSPR es un método de extracción de características que considera los cambios en las series simbólicas en términos de tiempo y frecuencia. Cuando se aplica en series de valores numéricos, como los datos fisiológicos, cada número se representa con un símbolo, generalmente letras, basado en un conjunto determinado de umbrales. Por ejemplo, una serie de grabaciones de presión arterial a lo largo del tiempo. 80-90-100-80-110 se representa con abcac con reglas BP≤85 es una , 85 segundo , y BP> 95 es do . Una vez que todas las series están representadas por símbolos, se obtiene el modelo probabilístico de cómo evolucionan las series a lo largo del tiempo. Estos modelos incluyen probabilidades del siguiente símbolo que toma un valor específico dados los patrones observados. Por ejemplo, P ( a | abc ) es la probabilidad de que el siguiente símbolo sea una Dado que los últimos tres símbolos observados son a B C . Las características finales se calculan como una métrica de distancia (como Euclidian y Mahalanobis) entre estos modelos probabilísticos de serie en comparación con las series de referencia previamente identificadas. Aquí las series de referencia suelen ser un subconjunto de casos o controles. Cuando los casos se utilizan como series de referencia, las características de PSPR representan cómo una serie dada es similar (o diferente) a los casos reales.
¿Alguien sabe si dicha función analítica está disponible en JMP?
