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JMP中原始时间序列的标准化

亲爱的大家， 

 

我想使用32年的样条函数来标准化我的原始时间序列。我怎么能在JMP中做？

此外，我想知道如何能够获得EPS和Rbar统计值。通常，这些indeces通常用于ARSTAN软件以验证标准化。

 

问候， 

安杰洛

Re：JMP中原始时间序列的标准化

Angello，

ARSTAN软件和EPS的网络搜索引导我到这个链接 ARSTAN_link 它显示输出。从这个和另一个讨论看来，ARSTAN是用于寻找可能影响植被，生长或压力（树木年轮）等环境因素关系的专用软件。  这个链接 ARSTAN_vs_R_dplr 将ARSTAN结果与R包dplr进行比较。  它解释了它们的不同之处。关键是两个程序都有助于组织来自不同来源的数据以获得趋势，从而建立关系。

JMP可能会执行您需要的分析，但它不会是一个交钥匙应用程序，除非有人编写了JMP应用程序。  下面，我有一个可能有用的脚本，但不是完美的匹配。环境响应数据通常在每个时间段或位置具有多个样本。  我所拥有的示例每月只有一个值，因此脚本会在每个季度的季度创建一个多个样本，然后使用高斯（0.25）拟合，保存预测值和残差。

 

由于我不是这方面的专家，这就是我的全部。我希望它提供了一个调查方向。注意，如果您使用过dplr，则可以使用JMP来调用R例程。

 

预测和残差范围的图

Names Default to Here(1);

dt = Open("$sample_data\time series\steel shipments.jmp");

dt << New Column("YearQtr", numeric, Formula(Col Mean(:Date,Year(:Date), Quarter(:Date))),
  Format("yyyyQq"));

biv = Bivariate(
 Y( :Steel Shipments ),
 X( :YearQtr ),
 Fit Each Value( {Line Color( {66, 112, 221} )} ),
 Kernel Smoother( 1, 4, 0.25, 0 )
);

biv << (curve[2] << Save Predicteds );
biv << (curve[2] << Save Residuals );


biv << (curve[2] << Line Color("Medium Dark Red") );
biv << (curve[2] << Line Width(3) );


gb = dt << Graph Builder(
 Size( 534, 454 ),
 Show Control Panel( 0 ),
 Variables(
  X( :YearQtr ),
  Y( :Residuals Steel Shipments ),
  Y( :Predicted Steel Shipments )
 ),
 Elements(
  Position( 1, 1 ),
  Points(
   X,
   Y,
   Legend( 14 ),
   Summary Statistic( "Mean" ),
   Error Bars( "Range" )
  ),
  Line( X, Y, Legend( 15 ) )
 ),
 Elements(
  Position( 1, 2 ),
  Points( X, Y, Legend( 9 ) ),
  Line( X, Y, Legend( 12 ) )
 ),
 SendToReport(
  Dispatch(
   {},
   "400",
   ScaleBox,
   {Legend Model( 14, Base( 1, 0, 0, Item ID( "Range", 1 ) ) ),
   Legend Model(
    9,
    Base( 0, 0, 0, Item ID( "Predicted Steel Shipments", 1 ) )
   )}
  ),
  Dispatch(
   {},
   "Graph Builder",
   FrameBox,
   {Grid Line Order( 2 ), Reference Line Order( 3 )}
  ),
  Dispatch(
   {},
   "400",
   LegendBox,
   {Legend Position( {14, [-3, -1], 15, [2], 9, [0], 12, [1]} ),
   Position( {-3, -1, 2, 0, 1} )}
  )
 )
);