親愛なるすべて、
私の顧客の1人は、JMPが「 テーブル検索メソッド 」
残念ながら、私はこの方法を知らないので、JMPがこれを実行できるかどうかを尋ねなければなりません。
簡単なサンプルデータを以下に示します。完全ではない関係（y = 2x）を作成し、Fit Y by Xを使用して近似すると、方程式は Y = 0.22 + 1.9636364 * X 。サンプルのJMPデータテーブルを添付しました。
グラフを描くと、下に実際のy値と予測値が表示されます。
ここにあるものです。単純な線形回帰を当てはめたとしても、私の顧客は予測値を使用したくありませんでした。
たとえば、JMPがy値以下を予測できることを知りたかっただけです。 3.1 xが1.5の場合。
彼が当てはめられた方程式を使用する場合、xが1.5で、予測値が 3.1654546 。
つまり、xの元のy値を維持したいと考え、以下のように推定したいと考えていました。
x = 1とx = 2の間に線を描く場合、描かれた線のy値を推定します。
上記は、注文が1番目の場合の非常に単純なケースです。私の顧客は、2番目、3番目、4番目の注文を拡大したいと考えていました。
JMPで可能ですか？
正しく表現したのかしら。
前もって感謝します
ポイントを結ぶポリラインの方程式が必要なようです。Interpolate（）関数でそれを得ることができます。Big Classの行番号と高さの式は次のようになります。
Interpolate(Row(), Index( 1, 40 )`, :height << Get Values())
2次や3次などの高次補間が組み込まれているとは思いませんが、3次スプラインフィットを使用して非常に柔軟にすれば、すべてのポイントを通る滑らかな曲線を得ることができる場合があります。
次に、より滑らかな赤い三角形のメニューで数式を保存して、次のようなものを取得できます。
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は、曲線がすべてのデータポイントを通過することを保証しません。
どー！」 Savitzky-Golayは、曲線がすべてのデータポイントを通過することを保証しません "： あずきっくもちろんそうです。
見てくださいあずきっく以下の応答。。。
私が正しく理解していれば、これはサビツキー・ゴレイ （SG）、ローカル多項式をデータに適合させます。通常、これはスムーズデータ（既存のX値で新しいY値を生成する）が、少なくとも私の経験では、補間する （既存のX値の間にY値を入れる）、これは私がここで必要とするものです。
JMPはこれを行うことができますか？私はそれができると確信していますが、必要とされるものの一般性はそれがどれほどの仕事をするかを決定します。（少なくとも単純なケースでは）式を考え出すことはそれほど難しくないかもしれません。そのような式は、新しい行を追加するだけで補間を容易にします。あるいは、非常に古いSGアドインのコードが出発点になるかもしれません。
最後に、JMP 16ではあずきっくはグラフビルダーにSGスムージングを追加しましたが、数式が内部で計算されたとしても、描画されたラインセグメントをメッセージングすることでは使用できないため、この場合は役に立ちません。
乾杯、これが当てはまる人のために、「ハッピーイースター」、
イアン
ガウスプロセスで固定（X、Y）値の間を補間して式を生成できる限り、これも興味深いかもしれません。
親愛な @ian_jmp そしてあずきっく
あなたの専門的な意見やコメントをありがとう。あなたのコメントと回答を顧客に共有します。
改めて感謝し、安全を確保してください。
ベスト
テユン
