231418_ja-JP

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二次項を含むように予測式をフォーマットする

二次項を使用して予測式を出力する方法を誰かが知っていますか。

次のような式を出力したい：y = A + Bx +（x-0,5）* [（x-0,5）* C] * ...の代わりにy = A + Bx + Cx2-Dx3

 

 

再：二次項を含むように予測式をフォーマットする

こんにちは、

 

予測式をデータテーブルに保存し、式エディターで式を開く場合、2番目の赤いホットスポットから「Simpliy」を選択します（下図を参照）。

 

 

再：二次項を含むように予測式をフォーマットする

ありがとう！かなり簡単です...

再：二次項を含むように予測式をフォーマットする

こんにちは @イニゴ 、

 

  Fit Y by Xプラットフォームにいるようです。その場合は、赤いホットボタンに移動し、Fit Specialを選択してから、YとXの両方に対して「No Transformation」ラジオボタンを選択し（データを変換する必要がないと仮定）、多項式を選択します。度とボックス「中心多項式」のチェックを外します。

 

  中心の多項式は、近似の係数のより良い推定を可能にするため、デフォルトでそこにあります。

 

お役に立てれば！、

DS

Re：2次項を含むように予測式をフォーマットする

フィットモデルの平均信頼限界の定式を得ました。表情は下のように極端に大きく、

 

1.96625963553186 * Sqrt(

 Vec Quadratic(

  [0.0287292895751759 -0.00666060427133376 -0.00420705348654747
  -0.000101067994317605 -0.0151558320176791 -0.018006675429998
  -0.0105828228409277 0.0525931189072001 -0.00307760776478522
  -0.00570142227559169 -0.00611284035501395 -0.0209229212015547
  -0.0106347675953972 0.0525931189072001 -0.0128016412797167
  -0.00356831792174249 -0.0167269977173011 0.00927090256437917
  -0.00358411899712196,
  -0.00666060427133376 0.0158382917241673 0.00410842885472875
  0.00158305896356562 0.00423442416487127 -0.00049477545256354
  -0.000817868717192713 0.00263734766595279 -0.00440057005571037
  0.00130152304853031 -0.00127260662386009 -0.00011528684291611
  0.000314668319013466 0.00263734766595279 -0.00178122861070318
  -0.00205459748182266 0.00303920668921454 -0.00906240060991746
  0.00914757285926523,
  -0.00420705348654747 0.00410842885472875 0.0102214590502578
  0.00262807321722145 0.0026654907331227 -0.000953584762348311
  -0.000504910048423059 -0.00335203317054354 0.000315784946773894
  0.000907927201776815 -0.00131435643870052 -0.000590273074347901
  0.00357311675973109 -0.00335203317054354 -0.00114710879851391
  -0.000906821092331919 0.00495431898712722 0.000688897706166622
  0.00197347468700018,
  -0.000101067994317605 0.00158305896356562 0.00262807321722145
  0.0164764002633817 0.00246065900285425 -0.00149703170638324
  -0.00328183774362992 0.000649182560833079 0.00127619111302658
  -0.00468114540689985 0.000997520645385026 -0.0019928296860267
  0.00161500892161912 0.000649182560833082 -0.00264578880577995
  0.00106718826229541 0.0042120105942121 0.000510838716778689
  0.00266534906695824,
  -0.0151558320176791 0.00423442416487127 0.0026654907331227
  0.00246065900285425 0.117647453338642 0.0100446758767068 0.0023045234028937
   -0.0600811539449608 -0.0038796568611528 -0.00317015079634598
  -0.00108032223173412 0.0113936332689033 0.00247729560164183
  -0.0600811539449608 0.00479301167527537 -0.00356587017480307
  0.00834904973644429 -0.000472225416095427 -0.000670698384850352,
  -0.018006675429998 -0.00049477545256354 -0.000953584762348311
  -0.00149703170638324 0.0100446758767068 0.0377163708141474
  0.00953084423684981 -0.0532302927543955 0.00363727880259079
  0.00403818130411868 0.00614058033281912 0.0181055932574402
  0.00759246318330849 -0.0532302927543955 0.012027509206273
  0.00372904066454776 0.011643459524991 0.000395857625121327
  -0.00115783914329167,
  -0.0105828228409277 -0.000817868717192713 -0.000504910048423059
  -0.00328183774362992 0.0023045234028937 0.00953084423684981
  0.127449881862321 -0.0610788972957996 -0.00374826495168063
  -0.00276267734110575 -0.00145076821573348 0.0108263485342684
  0.000239412168812623 -0.0610788972957996 0.00481922695478737
  -0.00381085668543456 0.00396825687274993 0.000574343023851935
  -0.00131240178043079,
  0.0525931189072001 0.00263734766595279 -0.00335203317054354
  0.000649182560833079 -0.0600811539449608 -0.0532302927543955
  -0.0610788972957996 0.879292222162986 -0.0671585491960545
  -0.0663632831540067 -0.0631804285920365 -0.0521664626950418
  -0.0635368104539107 -0.120707777837014 -0.0586769037238872
  -0.0659606730287553 -0.059162806946147 -0.00306400387811108
  0.00302588320632518,
  -0.00307760776478522 -0.00440057005571037 0.000315784946773894
  0.00127619111302658 -0.0038796568611528 0.00363727880259079
  -0.00374826495168063 -0.0671585491960545 0.192814120948293
  -0.00945658351920164 -0.00606262133808362 0.0046914027089562
  -0.004438884246623 -0.0671585491960545 -0.00115357469371654
  -0.00812915005220371 -0.00087088242454232 0.00278677511153939
  -0.00127857569703387,
  -0.00570142227559169 0.00130152304853031 0.000907927201776815
  -0.00468114540689985 -0.00317015079634598 0.00403818130411868
  -0.00276267734110575 -0.0663632831540067 -0.00945658351920164
  0.19293648386297 -0.00697067224578166 0.00544241984620045
  -0.00495902048766524 -0.0663632831540068 -0.000807750615685828
  -0.00937786434985094 -0.00134000398654133 -0.00104252061913907
  0.00131431381988893,
  -0.00611284035501395 -0.00127260662386009 -0.00131435643870052
  0.000997520645385026 -0.00108032223173412 0.00614058033281912
  -0.00145076821573348 -0.0631804285920365 -0.00606262133808362
  -0.00697067224578166 0.162996130993493 0.00719901808495707
  -0.00292685144986197 -0.0631804285920366 0.00105827907065204
  -0.00605427137511552 0.000999373343633356 0.000186428893916974
  0.00063451714890348,
  -0.0209229212015547 -0.00011528684291611 -0.000590273074347901
  -0.0019928296860267 0.0113936332689033 0.0181055932574402 0.0108263485342684
   -0.0521664626950418 0.0046914027089562 0.00544241984620045
  0.00719901808495707 0.0234530300552286 0.00888321057426696
  -0.0521664626950419 0.0132735888470266 0.00478639995524257
  0.0129679503540653 -0.00241482201075779 0.000163736468384719,
  -0.0106347675953972 0.000314668319013466 0.00357311675973109
  0.00161500892161912 0.00247729560164183 0.00759246318330849
  0.000239412168812623 -0.0635368104539107 -0.004438884246623
  -0.00495902048766524 -0.00292685144986197 0.00888321057426696
  0.143485683962649 -0.0635368104539108 0.00260233610357529
  -0.0050905739347665 0.00540184995175053 0.00143688870211674
  -0.000606778563122093,
  0.0525931189072001 0.00263734766595279 -0.00335203317054354
  0.000649182560833082 -0.0600811539449608 -0.0532302927543955
  -0.0610788972957996 -0.120707777837014 -0.0671585491960545
  -0.0663632831540068 -0.0631804285920366 -0.0521664626950419
  -0.0635368104539108 0.879292222162987 -0.0586769037238873
  -0.0659606730287554 -0.0591628069461471 -0.00306400387811108
  0.00302588320632518,
  -0.0128016412797167 -0.00178122861070318 -0.00114710879851391
  -0.00264578880577995 0.00479301167527537 0.012027509206273
  0.00481922695478737 -0.0586769037238872 -0.00115357469371654
  -0.000807750615685828 0.00105827907065204 0.0132735888470266
  0.00260233610357529 -0.0586769037238873 0.0982860349413661
  -0.00128039865615439 0.0063811027178823 0.0013092810433933
  -0.00250636341693975,
  -0.00356831792174249 -0.00205459748182266 -0.000906821092331919
  0.00106718826229541 -0.00356587017480307 0.00372904066454776
  -0.00381085668543456 -0.0659606730287553 -0.00812915005220371
  -0.00937786434985094 -0.00605427137511552 0.00478639995524257
  -0.0050905739347665 -0.0659606730287554 -0.00128039865615439
  0.191641294669898 -0.00125390488412485 0.000836515448322577
  0.000156243937419144,
  -0.0167269977173011 0.00303920668921454 0.00495431898712722
  0.0042120105942121 0.00834904973644429 0.011643459524991 0.00396825687274993
   -0.059162806946147 -0.00087088242454232 -0.00134000398654133
  0.000999373343633356 0.0129679503540653 0.00540184995175053
  -0.0591628069461471 0.0063811027178823 -0.00125390488412485
  0.0945703277688909 0.000719840674021227 -0.000226754921770752,
  0.00927090256437917 -0.00906240060991746 0.000688897706166622
  0.000510838716778689 -0.000472225416095427 0.000395857625121327
  0.000574343023851935 -0.00306400387811108 0.00278677511153939
  -0.00104252061913907 0.000186428893916974 -0.00241482201075779
  0.00143688870211674 -0.00306400387811108 0.0013092810433933
  0.000836515448322577 0.000719840674021227 0.0230396533896294
  -0.0161438569971946,
  -0.00358411899712196 0.00914757285926523 0.00197347468700018
  0.00266534906695824 -0.000670698384850352 -0.00115783914329167
  -0.00131240178043079 0.00302588320632518 -0.00127857569703387
  0.00131431381988893 0.00063451714890348 0.000163736468384719
  -0.000606778563122093 0.00302588320632518 -0.00250636341693975
  0.000156243937419144 -0.000226754921770752 -0.0161438569971946
  0.017559095893398], 
  [1] || Design Nom(
   :Product Family, 
   {"E", "G", "Y", "Z"}
  ) || Design Nom(
   :Carrier, 
   {"Am", "AM", "AT", "CT", "deut", "NA", "Or", 
   "Retail", "SP", "TIM", "TM", "TF", "VZN", "VDF"
   }
  ) || Design Nom( :Name( "I/M" ), {"F", "I", "O"} )
 ) * 3.49923396646939
)

 

 

式の最初の部分は19行19列の行列です。私の質問は、vec quadratic（[19 x 19行列]、 

[ 1] ||デザインノム（

：製品ファミリ、

{「E」、「G」、「Y」、「Z」}

）||デザインノム（

：キャリア、

{「Am」、「AM」、「AT」、「CT」、「deut」、「NA」、「Or」、

「小売」、「SP」、「TIM」、「TM」、「TF」、「VZN」、「VDF」

}

）|| Design Nom（：Name（ "I / M"）、{"F"、"I"、"O"}）

）

2番目の部分には3つのセクションがあり、4つは製品ファミリ、14つはキャリア、3つはI / M、合計は21要素です。他のソフトウェア言語に数式を移植しようとしています。このフォーミュラを理解するためのサポートが必要です。  

Re：2次項を含むように予測式をフォーマットする

をご覧ください助けてこの機能のため。最初の引数は共分散行列です S 。列の連結によって形成される2番目の引数はモデル行列ですバツ 。