Tabellensuchmethoden in JMP?Hallo zusammen,
Einer meiner Kunden wollte wissen, ob JMP das kann " Methoden zur Tabellensuche ".
Leider habe ich keine Ahnung von dieser Methode, daher muss ich fragen, ob JMP dies kann oder nicht.
Hier sind einfache Beispieldaten. Ich habe keine perfekte Beziehung hergestellt (y = 2x), und wenn ich Fit Y durch X angepasst habe, lautet die Gleichung Y = 0,22 + 1,9636364 * X. . Ich habe eine Beispiel-JMP-Datentabelle angehängt.
Wenn ich das Diagramm zeichne, können Sie den tatsächlichen y-Wert und den vorhergesagten Wert unten sehen.
Hier ist das Ding. Auch wenn ich eine einfache lineare Regression angepasst habe, mein Kunde jedoch den vorhergesagten Wert nicht verwenden wollte.
Zum Beispiel wollte er nur wissen, dass JMP unter dem y-Wert vorhersagen kann, 3.1 wenn x 1,5 ist.
Wenn er die angepasste Gleichung verwendet, kann er einfach den y-Wert berechnen, wenn x 1,5 ist und der vorhergesagte Wert ist 3.1654546 .
Das heißt, er wollte den ursprünglichen y-Wert von x beibehalten und er wollte wie unten schätzen.
Wenn Sie Linien zwischen x = 1 und x = 2 zeichnen, schätzen Sie den y-Wert auf der gezeichneten Linie.
Oben ist ein sehr einfacher Fall, wenn die Bestellung 1. ist. Mein Kunde wollte die 2., 3., 4. Bestellung erweitern.
Ist es in JMP möglich?
Ich frage mich, ob ich richtig ausgedrückt habe oder nicht.
Danke im Voraus
Betreff: Tabellensuchmethoden in JMP?Es hört sich so an, als wollten sie eine Gleichung für die Polylinie, die die Punkte verbindet. Sie können dies mit der Interpolate () -Funktion erhalten. Eine Formel für Zeilennummer und Höhe in der großen Klasse könnte sein:
Interpolate(Row(), Index( 1, 40 )`, :height << Get Values())
Ich glaube nicht, dass wir Interpolationen höherer Ordnung wie quadratisch oder kubisch eingebaut haben, aber Sie können möglicherweise eine glatte Kurve durch alle Punkte erhalten, indem Sie eine kubische Spline-Anpassung mit extremer Flexibilität verwenden.
Dann können Sie die Formel im Menü "Glatteres rotes Dreieck" speichern und erhalten Folgendes:
Spline Eval(
(Row() - 20.5) / 11.6904519445001,
[-1.66802789939819 59.0183447680287 67.0542214924897 0 -6114.92267621147,
-1.58248800712136 60.9268154536107 -67.1757884730832 -1569.20948101439
18279.9261202017,
-1.49694811484453 55.1400210864711 65.6308625267318 3121.77925244172
-28393.7693701355,
-1.4114082225677 65.8246580886567 -23.5736797641351 -4164.62066732922
30053.5344109193,
-1.32586833029087 52.1458907102262 -76.3443553068368 3547.70762082262
-18576.7023311001,
-1.24032843801404 59.9470503756883 122.815429439912 -1219.43972796528
-926.827560568223,
-1.15478854573721 60.9498363629197 -106.151051728446 -1457.28191703613
15794.3847995258,
-1.06924865346038 51.0923799351482 -8.75652033434328 2595.86800595864
-14998.926916498,
-0.983708761183547 59.9496511528336 106.099281663174 -1253.15177216108
1784.02213896353,
-0.898168868906717 60.9725914678676 -69.128191944071 -795.336587401361
10920.1995164073,
-0.812628976629887 56.074808274755 34.517492737342 2007.00148342636
-14015.8920685629,
-0.727089084353056 64.940237609938 70.2089506643812 -1589.75220970287
5904.90461874832,
-0.641549192076226 63.0094599936372 -72.1456573804648 -74.4374947232843
2751.57340636646,
-0.556009299799396 58.0156779748937 -24.4800160933476 631.670383594554
-2474.41822487614,
-0.470469407522566 58.9948960001446 29.2695194216624 -3.31402161727232
-773.084939751894,
-0.384929515245736 60.9904834598012 11.7324001033135 -201.702829019121
2399.09512650552,
-0.299389622968906 62.0197949422314 29.8881873234231 413.952187030946
-4199.21895063639,
-0.213849730692075 64.9770476346172 8.52906133096856 -663.650023022914
3451.56951030417,
-0.128309838415245 63.0109898982455 -29.2418816444876 222.090629270203
-211.729904869771,
-0.0427699461384151 62.0021737803252 4.10560574334321 167.756569507118
-936.323346594096,
0.0427699461384151 62.9948076189749 12.2519241965941 -72.5224251049424
794.470328437968,
0.128309838415245 64.0094442940094 17.2843959097936 131.354293830426
-2353.62767470502,
0.213849730692075 64.9759391904696 -11.9085375389192 -472.632879432277
5666.64216876905,
0.299389622968906 64.0457554984761 31.6232374185545 981.539002632721
-9585.19065658272,
0.384929515245736 67.9334098676484 -10.8619056489616 -1478.20952602063
12611.5201272486,
0.470469407522566 64.0816876317685 13.0845738100385 1758.15469337836
-14617.6904622184,
0.556009299799396 68.9162506116075 -7.00683213237878 -1993.03230904802
13298.7723352415,
0.641549192076226 62.0574472671871 -56.0500993990532 1419.69434986733
-5850.31672709992,
0.727089084353056 63.9892123433098 58.4093174157582 -81.6120379985711
-2254.43116371026,
0.812628976629887 66.977325622374 -5.04036581175411 -660.143434667063
5303.69471162635,
0.898168868906717 65.035446734542 -1.55499554849997 700.888988239435
-6511.88346904176,
0.983708761183547 65.9550899812104 -24.5908419112682 -970.188443145545
8458.12279413183,
1.06924865346038 62.0466052047974 -4.9043616258981 1200.33229487934
-7076.94547163824,
1.15478854573721 65.9805340170929 45.1006452509867 -615.751165001277
-588.284502618647,
1.24032843801404 64.9647337828676 -73.1554936486288 -766.716543947811
11167.1212081812,
1.32586833029087 60.086419282381 40.8067341591618 2098.98649162542
-17639.3062521174,
1.4114082225677 67.8949897678514 12.6966073442869 -2427.60657831152
17364.1044640538,
1.49694811484453 62.0863028779283 -21.4545343309934 2028.3642977093
-11403.5215120075,
1.58248800712136 67.9552913662762 75.2363887951914 -898.003707434553
3499.35639591204,
1.66802789939819 70.0104980691878 0 0 0],
0
)
Savitzky-Golay garantiert nicht, dass die Kurve alle Datenpunkte durchläuft.
Betreff: Tabellensuchmethoden in JMP?Doh! "" Savitzky-Golay garantiert nicht, dass die Kurve alle Datenpunkte durchläuft ": @ XanGregg ist natürlich ganz richtig.
Betreff: Tabellensuchmethoden in JMP? Bitte sehen Sie @ XanGregg Antwort unten. . .
Wenn ich das richtig verstehe, ist dies eine Version von Savitzky-Golay (SG), bei dem man ein lokales Polynom an die Daten anpasst. Normalerweise wird dies angewendet auf glatt die Daten (neue Y-Werte bei vorhandenen X-Werten erzeugen), aber zumindest nach meiner Erfahrung nicht zu interpolieren (Y-Werte zwischen vorhandenen X-Werten abrufen), was hier meiner Meinung nach erforderlich ist.
Kann JMP das tun? Ich bin mir sicher, dass dies möglich ist, aber die Allgemeingültigkeit der Anforderungen bestimmt, wie viel Arbeit erforderlich ist. Es ist möglicherweise nicht allzu schwierig, eine Formel zu erstellen (zumindest für einfache Fälle), und eine solche Formel würde die Interpolation einfach durch Anhängen neuer Zeilen erleichtern. Alternativ könnte der Code für mein sehr altes SG-Add-In einen Ausgangspunkt bieten.
Beachten Sie schließlich, dass in JMP 16 @ XanGregg hat dem Graph Builder eine SG-Glättung hinzugefügt, aber ich denke nicht, dass dies in diesem Fall hilfreich ist, da eine Formel, selbst wenn sie intern berechnet wird, nicht durch Nachrichtenübermittlung des gezeichneten Liniensegments verfügbar ist.
Prost, und für diejenigen, für die dies gilt, "Frohe Ostern",
Ian
Betreff: Tabellensuchmethoden in JMP?Soweit der Gaußsche Prozess zwischen festen (X, Y) Werten interpolieren und eine Formel erzeugen kann, könnte er möglicherweise auch von Interesse sein.
Betreff: Tabellensuchmethoden in JMP?sehr geehrter @ian_jmp und @ XanGregg
Vielen Dank für Ihre professionellen Meinungen und Kommentare. Ich werde Ihre Kommentare und Antworten an meinen Kunden weitergeben.
Nochmals vielen Dank und bleiben Sie sicher.
Beste
DaeYun
