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Ajuste no lineal

Hola ... 

 

Estoy buscando una forma de ajustar una función no lineal del formulario 

 

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

 

a mi conjunto de datos disponible. 

esperar que los coeficientes sean decimales flotantes (no enteros)

Puedo hacer esto en Excel como parte de una optimización (minimizar la suma de cuadrados de residuos) y creo que JMP debería permitir una optimización similar. 

 

Agradezco cualquier sugerencia 

Gracias. 

 

 

Re: Ajuste no lineal

Echa un vistazo a la Regresión no lineal plataforma.

 

Puede desarrollar esa función en el Editor de fórmulas utilizando Parámetros que luego se estimará utilizando el Regresión no lineal plataforma.

Re: Ajuste no lineal

¿Es esto lo que estás tratando de hacer?

Ejecute el script adjunto, hará una tabla con esta fórmula. La tabla tiene un script de perfil para generar las siguientes figuras.

 

Fórmula

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

Re: Ajuste no lineal

Primero mis disculpas por seguir tan tarde. 

 

Entonces la solución aún no está del todo. 

 

Tengo un conjunto de datos, digamos N entradas de datos X e Y.

Mi propósito es derivar una función que tenga la forma / estructura mostrada que mejor se ajuste a los datos proporcionados. 

El mismo día, publiqué esta pregunta, pasé 30 minutos en Excel y pude hacerlo poniendo un minimizador de la suma de cuadrados de residuos, mientras trataba los coeficientes como variables de diseño, delimitados por algunos límites. Me gusta ganar esta habilidad en jmp. 

 

Re: Ajuste no lineal

No creo que se requiera un modelo no lineal en este caso. Puedes transformar X como recíproco x y usarlo en el predictor lineal como el polinomio cuártico. Aquí hay un ejemplo usando Big Class. Quiero modelar peso versus r altura eciprocal .

 

Re: Ajuste no lineal

@markbailey A pesar de la respuesta, ¿puede explicar por qué la plataforma no lineal, con una fórmula como @Byron_JMP mostró no funciona? Por lo que has descrito:

Tengo un conjunto de datos, digamos N entradas de datos X e Y.

Mi propósito es derivar una función que tenga la forma / estructura mostrada que mejor se ajuste a los datos proporcionados. 

El mismo día, publiqué esta pregunta, pasé 30 minutos en Excel y pude hacerlo poniendo un minimizador de la suma de cuadrados de residuos, mientras trataba los coeficientes como variables de diseño, delimitados por algunos límites. Me gusta ganar esta habilidad en jmp. 

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 Eso suena exactamente como lo que hace la plataforma no lineal.

Re: Ajuste no lineal

marca

 

Tienes un gran punto con la idea de transformación que debería funcionar (lo comprobaré). 

 

Pero: Mi verdadero propósito a partir de la pregunta fue descubrir alguna capacidad JMP oculta (si la hubiera) para replicar algo tan fácil que se puede hacer en Excel en 30 minutos.  ¿Qué sucede si, por ejemplo, mi función no es lineal pero no se puede transformar fácilmente con ninguna forma existente en JMP?

 

Un ejemplo más complejo: en algunos años recientes, había un producto llamado Eureqa (laboratorio de IA de Cornell) por Nutonian que ahora parece estar incorporado en Datarobot. Idea es un ajustador de funciones para muestrear datos. El usuario proporciona los segmentos que se cree que juegan un papel en la estructura de la función. Una lógica de algoritmo genético evolutivo se optimizaría según una métrica (RMSE, calidad de ajuste, etc.) 

Re: Ajuste no lineal

Ese es el propósito de la plataforma no lineal, como se hace referencia en @Jeff_Perkinson  

 

Analizar> Modelado especializado> No lineal

 

Si mira en la sección de datos de muestra del menú de ayuda, encontrará algunas tablas de datos que ilustran el modelado utilizando la plataforma no lineal.