沿數據集邊界跟踪的曲線我有從機器上的電機記錄的值。我正在嘗試創建沿數據頂部，中間和底部跟踪的曲線。有沒有辦法在JMP中執行此操作，或者我必須在單獨的軟件中執行此操作。附上我想做的圖像。對於任何反饋，我們都表示感謝。
Re：沿數據集邊界跟踪的曲線分位數回歸是JMP Pro的一項功能。選擇救命 > 圖書 > 擬合線性模型 。請參閱有關的章節廣義回歸 。
我認為這些模型很有可能簡化您的數據擬合過程。該模型是單個變量（時間），並且多項式插值函數的充分階數不會太高（可能是四次）。
不要試圖適應極端（0％或100％）因為您的數據中關於該位置的“信息”很少。退後一點（5％或95％）你應該有足夠的信息。當然，中位數（50％）也可用。
這種建模是靈活的，並且比線性回歸具有更少的假設。此外，它可以直接回答您的原始問題：參數估算值可用作實驗響應。
Re：沿數據集邊界跟踪的曲線還有另外一個想法......既然這是時間序列數據你有沒有看過分析 - >專業建模 - >時間序列平台？可以在那裡構建各種模型，並且大多數模型包括使用不同的alpha級別保存/繪製預測間隔的能力。
Re：沿數據集邊界跟踪的曲線我們將研究使用分位數回歸來模擬上限和下限。
“噪音”並非真正的噪音，而是由於過程中的條件變化導致的電機變化。雖然有一些噪音，但你能看到的大多數只是過程中的變化。
Re：沿數據集邊界跟踪的曲線我想知道分位數回歸是否是模擬中位數和上下極值的好方法。
隨著時間的推移，噪音並不是一成不變的吧？此外，噪聲是高頻週期還是隨機的？（從圖片中無法分辨。）
Re：沿數據集邊界跟踪的曲線我實際上在工作 dkraeuter_sunne ，我想對我們的問題給出更多解釋。 您正在查看的數據實際上是顯示扭矩曲線與時間的關係。（我已經附上了一些我們數據的圖片。）正如你在第一張圖片中所注意到的那樣，圖表的頂部和底部邊緣“發散”，可以說隨著時間的推移在一些運行中。我們需要一種方法來捕捉這些曲線的幅度變化。
這些數據實際上是大型DOE的一部分。因此，我們需要多項式擬合來捕獲數據的“上”，“下”和“中”趨勢。然後係數將在我們的DOE中用作響應。現在，我創造了一個非常複雜（和龐大）excel表通過基本上使用數值導數和斜率符號的變化來拉動上下數據點，並且它還拉出三階多項式擬合係數。另外兩張照片顯示了這一點。對於這個特定的運行，excel表工作得相當好。然而，這個電子表格遠非完美，因為在其他數據集上存在一些遺留下來的雜散數據點，這大大扭曲了多項式擬合。
你的移動最大值和最小移動聲音的建議可能對我們有用。我的下一個問題是，你知道一種能夠導出多項式係數的方法嗎？將有486條曲線;所以我們需要自動化它。
謝謝！！
Re：沿數據集邊界跟踪的曲線這是一個使用短跨度= 3但沒有應用加權的簡單演示公式：
If( Row() > 1 & Row() < N Row( Empty() ),
Maximum( :Oxy[Index( Row() - 1, Row() + 1 )] ),
Empty()
)
您可以使用Quantile（）函數而不是Maximum（）來獲取其他分位數。
Re：沿數據集邊界跟踪的曲線通過Fit Y by X平台的一條可能路徑是選擇所需的樣式模型，多項式，二次等。然後從報告中的特定模型擬合熱點，選擇個人的置信度曲線。您可以調整Alpha級別，使曲線朝向和遠離最佳擬合線移動，因為您可以在操作上為您的頂部，中間和底部的主觀概念定義標準。
Re：沿數據集邊界跟踪的曲線我不知道曲線是用於可視化還是它們需要更精確，但您可以計算移動最小值和移動最大值（平滑函數），然後將它們添加到繪圖中。這個想法類似於極端值的移動平均線。我不知道為此目的的最佳跨度，但你可以讓它變化，看看什麼是最小的跨度，讓你順利。您可能也需要使用加權方案。
