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Nichtlineare Anpassung

Hallo ...

 

Ich suche nach einer Möglichkeit, eine nichtlineare Funktion der Form anzupassen

 

Y = c1 - ( c1 / x ) + ( c2 / x^2 ) - ( c3 / x^3 ) + ( c4 / x^4 )

 

zu meinem verfügbaren Datensatz.

erwarten, dass Koeffizienten Gleitkommazahlen sind (keine ganzen Zahlen)

Ich kann dies in Excel als Teil einer Optimierung tun (Summe der Quadrate von Residuen minimieren), und ich denke, JMP sollte eine ähnliche Optimierung ermöglichen.

 

Schätzen Sie alle Vorschläge

Danke.

 

 

Betreff: Nichtlineare Anpassung

Das ist der Zweck der nichtlinearen Plattform, auf die verwiesen wird @Jeff_Perkinson

 

Analysieren> Spezialisierte Modellierung> Nichtlinear

 

Wenn Sie im Beispieldatenabschnitt des Hilfemenüs nachsehen, finden Sie einige Datentabellen, die die Modellierung mit der nichtlinearen Plattform veranschaulichen.

Betreff: Nichtlineare Anpassung

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Sie haben einen großartigen Punkt mit der Transformationsidee, die funktionieren sollte (ich werde es überprüfen).

 

Aber: Mein eigentlicher Zweck der Frage war es, eine versteckte JMP-Fähigkeit (falls vorhanden) aufzudecken, um etwas so Einfaches zu replizieren, dass es in Excel in 30 Minuten erledigt werden kann.Was wäre zum Beispiel, wenn meine Funktion nicht linear wäre, aber nicht einfach durch ein vorhandenes Formular in JMP transformiert werden könnte?

 

Ein komplexeres Beispiel: In den letzten Jahren gab es ein Produkt namens Eureqa (Cornells KI-Labor) von Nutonian, das nun anscheinend in Datarobot integriert ist. Idea ist ein Funktionsfitter zum Abtasten von Daten. Der Benutzer stellt die Segmente bereit, von denen angenommen wird, dass sie eine Rolle in der Funktionsstruktur spielen. Eine evolutionäre genetische Algorithmuslogik würde dann nach einer Metrik (RMSE, Fit-Qualität etc.) optimieren.

Betreff: Nichtlineare Anpassung

@Mark_Bailey Ungeachtet der Antwort können Sie erklären, warum die nichtlineare Plattform mit einer Formel wie @Byron_JMP angezeigt funktioniert nicht? Aus dem was du beschrieben hast:

Ich habe einen Datensatz, sagen wir N Einträge von X- und Y-Daten.

Mein Ziel ist es, eine Funktion abzuleiten, die die gezeigte Form/Struktur hat, die am besten zu den bereitgestellten Daten passt.

Am selben Tag habe ich diese Frage gepostet. Ich habe 30 Minuten in Excel verbracht und konnte dies tun, indem ich einen Minimierer der Summe der Quadrate von Residuen gesetzt habe - während ich die Koeffizienten als Designvariablen behandelt habe, die durch einige Grenzen begrenzt sind. Ich möchte diese Fähigkeit in jmp erlangen.

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Das klingt genau nach dem, was die nichtlineare Plattform tut.

Betreff: Nichtlineare Anpassung

Ich glaube nicht, dass in diesem Fall ein nichtlineares Modell erforderlich ist. Du kannst dich verwandeln X als Kehrwert x und verwenden Sie es im linearen Prädiktor als quartisches Polynom. Hier ist ein Beispiel mit Big Class. Ich möchte modeln Gewicht gegen r eziproke Höhe .

 

Betreff: Nichtlineare Anpassung

Erstmal entschuldige ich mich dafür, dass ich erst so spät nachmelde.

 

Die Lösung ist also noch nicht ganz da.

 

Ich habe einen Datensatz, sagen wir N Einträge von X- und Y-Daten.

Mein Ziel ist es, eine Funktion abzuleiten, die die gezeigte Form/Struktur hat, die am besten zu den bereitgestellten Daten passt.

Am selben Tag habe ich diese Frage gepostet. Ich habe 30 Minuten in Excel verbracht und konnte dies tun, indem ich einen Minimierer der Summe der Quadrate von Residuen gesetzt habe - während ich die Koeffizienten als Designvariablen behandelt habe, die durch einige Grenzen begrenzt sind. Ich möchte diese Fähigkeit in jmp erlangen.

 

Betreff: Nichtlineare Anpassung

Ist es das, was Sie versuchen?

Führen Sie das angehängte Skript aus, es wird eine Tabelle mit dieser Formel darin erstellt. Die Tabelle enthält ein Profiler-Skript zum Generieren der folgenden Abbildungen

 

Formel

(((:c1 - :c1 / :x) + :c2 / :x ^ 2) - :c3 / :x ^ 3) + :c4 / :x ^ 4

Betreff: Nichtlineare Anpassung

Werfen Sie einen Blick auf die Nichtlineare Regression Plattform.

 

Sie können diese Funktion in der Formel-Editor verwenden Parameter das wird dann mit geschätzt Nichtlineare Regression Plattform.