Correlacionando dos indicadores dependientes del mismo parámetro.Hola a todos,
Soy nuevo en jmp. Por lo tanto, no sé si jmp ya tiene una interfaz GUI para realizar la siguiente operación.
De lo contrario, tendré que escribir esto, pero necesito ayuda para entender la forma más eficiente de hacerlo:
Tengo 2 tablas de datos:
dt1 tiene columnas: distancia, temperatura
dt2 tiene columnas: distancia, costo
Quiero crear una gráfica de Costo vs. Temperatura.
El único parámetro común es Distancia, pero la Distancia en dt1 no es exactamente 1: 1 igual que con dt2 [Ambos son numéricos pero difieren en los valores]
Así que necesitaré alguna interpolación.
Por favor, hágamelo saber la mejor manera de codificar esto.
Re: Correlación de dos indicadores dependientes del mismo parámetroGracias, mi conjunto de datos es un poco más complicado.
El guión de las marcas de tiempo se rompe para mí.
Voy a darle un intento más a fondo.
Re: Correlación de dos indicadores dependientes del mismo parámetroNo estoy seguro de tu propósito final. Es posible que tenga que usar una combinación si quiere trazar literalmente las observaciones de la temperatura y el costo que comparten una distancia común o casi común. Si, en cambio, simplemente desea explorar y examinar la relación entre la temperatura y el costo a través de la distancia, ¿qué ocurre con el modelado de la temperatura por distancia y el costo del modelado por distancia, guardando cada modelo como una fórmula de columna y luego copiando estas fórmulas en la misma tabla de datos o en una nueva? uno con una columna de distancia. Ahora puedes trazar la temperatura y el costo como Y contra la distancia como X en Graph Builder. (Graph Builder hace un gran trabajo con las fórmulas). También puede trazar la temperatura directamente en función del costo. Es posible que tenga que jugar con el número de filas e incrementos de distancia para obtener la resolución que desee en la curva trazada.
Re: Correlación de dos indicadores dependientes del mismo parámetroRecientemente se hizo una pregunta similar acerca de cómo unir datos mediante una marca de tiempo, donde las marcas de tiempo no coinciden exactamente. Creo que podría ser tu solución.
Fusionar datos por marca de tiempo
