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Finden Sie die Neigung für eine Datenzeile und keine Spalte<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Die Daten sind zeitlich nach Thema und in einer Zeile angegeben.  Siehe folgendes Beispiel:

<SPAN class="number token" style="color: #008080; font-weight: bold;">subject(001) data -0.069965723</SPAN> <SPAN class="number token" style="color: #008080; font-weight: bold;">0.492749371</SPAN> <SPAN class="number token" style="color: #008080; font-weight: bold;">0.955245597</SPAN> <SPAN class="number token" style="color: #008080; font-weight: bold;">1.346963522</SPAN> <SPAN class="number token" style="color: #008080; font-weight: bold;">1.701118239</SPAN> <SPAN class="number token" style="color: #008080; font-weight: bold;">2.523141195</SPAN> columns _1 _2 _3 _4 _5 _8 

Ich habe Tausende solcher Reihen, in denen die Steigung benötigt wird.

Alles was ich wirklich brauche, ist die Steigung für jede Zahlenreihe in der Reihe.

Eine neue zusätzliche Spalte nach jeder Serie sollte den Neigungswert für diese bestimmte Serie enthalten.

Ich habe in einem SAS-Forum gefragt, ob SAS damit umgehen kann.  Frage mich, ob JMP kann ?? Jede Hilfe wäre sehr dankbar.

Nikolaus

Re: Finde die Steigung für eine Datenzeile, keine Spalte

Hier ist eine andere Methode.  Es hat nur einen Vorteil: Das Skript dupliziert lediglich, was Sie JMP interaktiv ausführen könnten.  Ich habe eine Beispieldatentabelle angehängt, um die ich das Skript entwickelt habe.

// Setzt einen Zeiger auf die Beispieldaten

Namen standardmäßig hier ( 1 ) ;

dt = aktuelle Datentabelle () ;

// Stapeln Sie die 6 Datenspalten aus jeder Zeile

gestapelt = dt << Stapel (

       Säulen( : _3 . : _4 . : _5 . : _6 . : _7 . : _8) .

       Quellbezeichnungsspalte ( "Etikette" ) .

       Gestapelte Datenspalte ( "Daten" )

) ;

// Erstellen Sie eine neue Spalte, die den Zeitfaktor darstellt

gestapelt << neue Spalte ( "Zeit" . Formel( Num ( Substrate ( : Etikette . 2 . 1 )) - 2 )) ;

// Analyse der Daten für jede Zeile (Schüler) durchführen

Biw = gestapelt << Bivariate (unsichtbar .

       Y ( : Daten ) .

       X ( : Zeit ) .

       Linie anpassen ({Linienfarbe ({ 213 . 72 . 87 })}) .

       von (_1)

) ;

// Erstellen Sie eine Datentabelle aus der Schätzwertausgabe

dtslope = Bericht (biv [ 1 ]) [ "Parameterschätzungen" ] [ 1 ] << kombinierte Datentabelle erstellen;

// Befreie die Intercept-Daten

dtslope << auswählen wo ( : Begriff == "Abfangen" ) ;

dtslope << Zeilen löschen;

// Wählen Sie die nicht gewünschten Spalten aus und löschen Sie sie

dtslope : x << ausgewählt ( 1 ) ;

dtslope : y << ausgewählt ( 1 ) ;

dtslope : Begriff << ausgewählt ( 1 ) ;

dtslope : Name ( "~ Vorurteile" ) << ausgewählt ( 1 ) ;

dtslope : Standardfehler << ausgewählt ( 1 ) ;

dtslope : t Verhältnis << ausgewählt ( 1 ) ;

dtslope : Name ( "prob> | t |" ) << ausgewählt ( 1 ) ;

dtslope << Spalten löschen;

// Benennen Sie die Spalte "Schätzwert" in "Slope" um

dtslope : Schätzen << Name setzen ( "Steigung" ) ;

// Füge die Neigung der ursprünglichen Datentabelle hinzu

dt << Aktualisieren (

       Mit (dtslope) .

       Match-Spalten ( : _1 = : _1)

) ;

Re: Finde die Steigung für eine Datenzeile, keine Spalte

Hier ist ein Beispiel für eine Spaltenformel zur Berechnung der Steigung zwischen den Spalten. Es ist nicht klar, was die X-Werte sind, aber ich gehe davon aus, dass sie wie in Ihrem Beispiel durch die Spaltennamen definiert werden. Wie Sie sehen, ist die X-Matrix jetzt hart codiert. Die Formel könnte allgemeiner formuliert werden, wenn die X-Werte z. B. in der ersten Zeile (oder in einer Tabellenvariablen) enthalten sind.

// Beispieltabelle

dt = Neue Tabelle ( "Slope_Across_Columns.jmp" .

    Zeilen hinzufügen ( 2 ) .

    Neue Spalte ( "Gegenstand" . Charakter . Werte ({ "001" . "002" })) .

    Neue Spalte ( "_1" . Werte ([ - 0,069965723 . 2 ])) .

    Neue Spalte ( "_2" . Werte ([ 0,492749371 . 4 ])) .

    Neue Spalte ( "_3" . Werte ([ 0,955245597 . 6 ])) .

    Neue Spalte ( "_4" . Werte ([ 1.346963522 . 8 ])) .

    Neue Spalte ( "_5" . Werte ([ 1.701118239 . 10 ])) .

    Neue Spalte ( "_8" . Werte ([ 2.523141195 . 16 ]))

) ;

// Formelausdruck

F = Eval Expr (

    Lokal ({ ich = 1 . n = Ausdruck ( N Col ( Aktuelle Datentabelle ()) - 1 ) . X = J ( n . 1 . 1 ) || [ 1 . 2 . 3 . 4 . 5 . 8 ] . Y } .

        Y = Matrix ( Wiederholen ({ ich ++ ; Säule ( ich ) []} . n )) ;

        ( Inverse ( X ` * X ) * X ` * Y ) [ 2 ] ;

    )

) ;

// Formelspalte hinzufügen

dt << Neue Spalte ( "Steigung" . Numerisch . Formel ( Name Ausdruck ( F ))) ;

Re: Finde die Steigung für eine Datenzeile, keine Spalte

Hallo nkormanik .

Die Antwort ist ja.

Im Allgemeinen müssten Sie die Daten transponieren und die Berechnungen durchführen. Wenn die Datentabelle zu groß ist, denke ich, ist es einfacher, eine Matrix zu transponieren. Daher umfasst der Prozess im Allgemeinen das Extrahieren der Daten in eine Matrix, das Transponieren und die Berechnung der Steigungen. Guck dir das an. Es führt alle verschiedenen Schritte zur Veranschaulichung aus. Es ist nicht sehr robust (wenn Sie fehlende Werte haben) oder etwas komisches.

Beste,

ron

// eine Datentabelle erstellen

dt = neue Tabelle ( "Daten in Zeilen" .

      Zeilen hinzufügen ( 100 ) .

      neue Spalte ( "Gegenstand" . Formel ( Reihe ())) .

      neue Spalte ( "Steigung" ) .

      neue Spalte ( "R2" ) .

      fügen Sie mehrere Spalten hinzu ( "Säule" . 20 . numerisch )

    

) ;

// Werte für die Datenspalten setzen

zum ( ich = 4 . ich <= 23 . ich ++

      : Säule ( ich ) << Formel (( ich / 2 ) + Zufällig Normal ()) << Eval-Formel << Formel löschen ;

) ;

// beginne zu arbeiten

// Holen Sie sich die Tabelle als Matrix

Datenmatrix = dt << GetAllColumnsAsMatrix ;

// entferne die Spalten, die nicht für Regressionsberechnungen verwendet werden (Spalten 1-4)

Datenmatrix [ 0 . 1 :: 3 ] = [] ;

// transponiere die Matrix

Daten = Datenmatrix ";

// mache eine x-Variable für die Zeit.

X = ( 1 :: ncol ( Datenmatrix )) ";

// füge eine Spalte von 1 für den Intercept-Begriff hinzu

X = J ( Nrow ( X ) . 1 ) || X ;

// Jetzt haben wir alle Daten, die wir für die Berechnungen benötigen, in Matrixform

zum ( irow = 1 . irow <= nrows ( dt ) . irow ++ // Für jede Reihe

// Einzelne Daten einzeln extrahieren

Y = Daten [ 0 . irow ] ;

// Berechne die Schätzungen der kleinsten Quadrate

β = Inv ( X `* X ) * X `* Y ;

dt : Steigung [ irow ] = β [ 2 ] ;

// berechne R2

N = NRows ( Y ) ;

Ybar = Bedeuten ( Y ) ;

R2 = ( β `* X `* Y - N * Ybar ^ 2 ) / ( Y `* Y - N * Ybar ^ 2 ) ;

dt : R2 [ irow ] = R2 ;

) ;