适合大型数据集的最佳方法<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />嗨，
在许多情况下，我正在尝试拟合数据集，其中数据在不同的组中被分段。在最简单的情况下，我只想在一组几十个数据点上进行线性拟合，但数据集中包含大量此类组。
我过去使用了双变量平台，通过X进行Fit Y，并使用“Group by ...”选项分离每组的拟合。但是，对于大型数据集，拟合非常慢，看起来是错误的方法。另一种选择是使用Fit Model平台，并使用“By”选项按组分开，但拟合似乎也相当慢。
适合大型数据集的最佳策略是什么？有效拟合大型数据集的最佳方法是什么，尤其是当不需要每个拟合的原始数据图时？
Re：适合大数据集的最佳方法你好 DANLY ，
再次尝试拟合模型方法，但将分组变量作为模型中的因子而不是“By”变量。还在模型中包含一个术语，用于分组变量和'X'变量之间的交互，即类似'X * Group'。因此，您的模型因素将是“X”，“组”和“X *组”。
当您使用'By'选项时，JMP将有效地为每个组配合一个单独的模型，这将是缓慢的。如果将组设置为模型中的因子，则JMP将为整个数据集拟合一个模型，并且输出将包括按组的相关线性拟合系数的表。您还可以通过Estimates - > Multiple Comparisons平台轻松比较一组的拟合是否与另一组的拟合显着不同。
