JMP의 회귀 함수Fit Y by X 또는 Fit Curve 플랫폼에서 수행 한 일부 회귀에 대해 JMP에 기존 함수가 있습니까?
대부분의 코드에서 3P 또는 2 차 다항식 등에 대한 매개 변수를 원할 때 BY 변수를 사용하여 JMP에서 플랫폼을 호출 한 다음 '결합 된 데이터 테이블 만들기'를 수행합니다. 그러나 한 가지 단점은 JMP가 데이터 테이블을 가져 오기 위해 그래픽을 렌더링해야한다는 것입니다.
글쎄, 더 큰 데이터의 경우 BY 변수가 너무 커서 JMP가 죽거나 RAM이 부족 하거나이 작업을 수행하려고 할 때 다른 문제가 있습니다 (내 큰 세트 중 하나에는 약 40k 고유 값이있는 BY 변수가 있습니다).
하나의 '수정'은 by를 제거하고 각 데이터 세트에 대해 FOR 루프에서 플랫폼을 개별적으로 호출하는 것입니다. 나는 그것이 더 빠르거나 아닐지 확신하지 못합니다 ... 이상적으로는 단일 행렬 또는 일련의 행렬을 만들고 각 데이터 집합에 대한 매개 변수를 빠르게 얻을 수 있습니다. 이것은 JSL 계층 함수로 코딩 될 수 있지만 함수가 JMP에 존재하면 오버 헤드를 더 잘 제어 할 수 있습니다.
요약:
1) JMP에는 기본 선형 회귀 이외의 항목에 대해 매개 변수 계수를 계산할 수있는 기존 함수가 있습니까?
2) 그렇지 않다면 현재 JMP 플랫폼에서 내 목표를 달성하는 더 좋은 방법이 있습니까?
3) 다양한 회귀를 수행하고 계수를 반환 할 수있는 사람들이 만든 JSL 함수가 있습니까?
감사!
해석학스크립팅Re : JMP의 회귀 함수원본 게시물에 혼란 스럽거나 불분명 한 점이 많이 있습니다. 그래서 그것들을 분석하기보다는 질문 # 1에 대한 제 의견에 초점을 맞출 것입니다. 답변 : 예. JMP 문서를 보셨습니까? JMP에는 말 그대로 회귀 및 비 회귀 방법의 점수가 있습니다 ... 좋은 구식의 일반 최소 제곱에서보다 우아하고 유연한 일반 선형 모델, 파티션 및 신경망 플랫폼과 같은 완전히 비선형 / 비 회귀 기반 방법에 이르기까지 다양합니다. .
Re : JMP의 회귀 함수에코 뿡 빵뀨 데이터를 모델링하는 데는 많은 옵션이 있습니다. # 2에 관해서는 나는 당신의 목표가 무엇인지 이해하지 못합니까? > 1 차 다항식을 만들고 싶은 것 같습니다. 관찰 데이터 또는 실험에서 얻은 것입니까? 당신이 " BY 변수를 사용하여 JMP에서 플랫폼을 호출하겠습니다. "? 어떤 플랫폼?
되지 않도록 호전적이지만 선형 회귀가 호출되는 이유를 알고 있습니다. 선의 계수가 모형의 항이 아니라 선형이기 때문입니다.
Re : JMP의 회귀 함수JMP가 디스플레이 출력에서 데이터 테이블을 생성하도록하는 대신 관심있는 테이블로 직접 이동하여 개별 값을 추출하는 것이 여러 번 더 쉽다는 것을 알았습니다.이 기술을 사용하여 By 절을 사용하여 모든 출력을 생성 한 다음 디스플레이를 살펴 보거나 한 번에 하나의 디스플레이를 생성하여 원하는 항목을 추출하고이를 테이블이나 목록 또는 행렬에 저장하고 그런 다음 출력을 닫고 다음 회귀로 이동합니다.
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/semiconductor capability.jmp" );
biv = dt << Bivariate(
invisible,
Y( :NPN1 ),
X( :PNP1 ),
Fit Special( Degree( 2 ), Centered Polynomial( 0 ), {Line Color( "Medium Dark Red" )} ),
by( :site ) // Where( :SITE == 1 )
);
dtOut = New Table( "The Ouput",
New Column( "Name", character ),
New Column( "Intercept" ),
New Column( "Beta" ),
New Column( "Beta^2" )
);
dtOut << add rows( N Items( biv ) );
For( i = 1, i <= N Items( biv ), i++,
dtOut:Name[i] = Word( -1, Report( biv[i] )[Outline Box( 1 )] << get title, " " );
values = (Report( biv[i] )["Parameter Estimates"][Number Col Box( 1 )]) << get;
dtOut:Intercept[i] = values[1];
dtOut:Beta[i] = values[2];
dtOut:Name( "Beta^2" )[i] = values[1];
);
biv << close window;
Re : JMP의 회귀 함수비선형 플랫폼은 자유롭게 정의 할 수있는 공식에 매개 변수를 맞출 수 있습니다.
해당 문서를 확인하십시오.
Re : JMP의 회귀 함수지금까지 의견을 보내 주신 모든 분들께 감사드립니다. 몇 가지를 명확히하겠습니다. 기본적으로 ~ 40k 하위 집합을 포함하는 데이터 세트가 있습니다. 일반적으로 회귀 매개 변수를 얻으려면 Fit Curve 또는 Fit Y by X로 이동하고 플랫폼의 BY 변수를 사용하여 그래프를 하위 집합으로 나눈 다음 내 선 (이 경우 2 차 다항식이지만 다른 경우에는 3P). 내가 본 것에서 Fit Curve와 Fit Y by X는 선을 만들고 매개 변수를 저장하기 위해 모든 그래픽을 렌더링해야하므로 많은 오버 헤드가 발생합니다.
그래픽을 렌더링하지 않고 이런 종류의 작업을 수행 할 수있는 방법이 있는지 확신 할 수 없었습니다. 예를 들어 원하는 맞춤에서만 매개 변수를 생성하는 독립형 함수처럼 말입니다.
Re : JMP의 회귀 함수원하는 다항식 또는 3P 매개 변수를 생성하는 직접적인 기능을 알지 못한다고 명시 적으로 말 했어야합니다."Invisible"출력에서 직접 결과를 가져 오는 제안은 출력 데이터 테이블을 만드는 데 필요한 메모리 요구 사항을 줄이는 제안입니다.
Re : JMP의 회귀 함수헉헉 예, 나는 과거에 그것을 가지고 놀았고 테이블을 보이지 않게 만드는 것은 보고서를 보이지 않거나 비공개로 만드는 것처럼 보이지 않았습니다 ... 보고서를 비공개로 설정하는 것도 그래픽 렌더링의 오버 헤드를 피하기위한 해결 방법이라고 생각합니다.
