JMP의 회귀 함수Fit Y by X 또는 Fit Curve 플랫폼에서 수행되는 일부 회귀에 대해 JMP에 기존 함수가 있습니까?
대부분의 코드에서 3P 또는 2차 다항식 등에 대한 매개변수를 원할 때 JMP에서 BY 변수를 사용하여 플랫폼을 호출한 다음 '결합된 데이터 테이블을 만듭니다'. 하지만 한 가지 단점은 JMP가 데이터 테이블을 가져오기 위해 그래픽을 렌더링해야 한다는 것입니다.
데이터가 클수록 BY 변수는 너무 크고 JMP는 이 작업을 수행하려고 할 때 RAM이 부족하거나 다른 문제가 발생합니다(내 큰 세트 중 하나에는 약 40,000개의 고유 값이 있는 BY 변수가 있습니다).
한 가지 '수정'은 by를 제거하고 각 데이터 세트에 대해 FOR 루프에서 플랫폼을 별도로 호출하는 것입니다. 그것이 더 빠를지 아닐지는 잘 모르겠습니다. 이상적으로는 단일 행렬이나 일련의 행렬을 만들고 각 데이터 집합에 대한 매개변수를 빠르게 얻을 수 있습니다. 이는 JSL 계층 함수로 코딩될 수 있지만 JMP에 함수가 존재한다면 오버헤드가 더 잘 제어될 것입니다.
요약:
1) JMP에는 기본 선형 회귀 이외의 항목에 대한 모수 계수를 계산할 수 있는 기존 함수가 있습니까?
2) 그렇지 않다면 현재 JMP 플랫폼 내에서 목표를 달성할 수 있는 더 좋은 방법이 있습니까?
3) 다양한 회귀를 수행하고 계수를 반환할 수 있는 JSL 함수가 있습니까?
감사해요!
소비자 및 시장 조사데이터 탐색 및 시각화Re: JMP의 회귀 함수나는하지 않았다 @Dan_Obermiller 그것도 좋은 생각이야!
Re: JMP의 회귀 함수Minimal Report 강조와 함께 Fit Model 사용을 고려해 보셨습니까? 렌더링할 그래픽이 없습니다.
Re: JMP의 회귀 함수@txnelson 예, 저는 과거에 그것을 가지고 놀았고 테이블을 보이지 않게 만드는 것이 보고서를 보이지 않거나 비공개로 만들지 않는 것 같았습니다 ... 보고서를 비공개로 설정하는 것도 그래픽 렌더링의 오버헤드를 피하기 위한 해결 방법이라고 생각합니다.
Re: JMP의 회귀 함수원하는 다항식 또는 3P 매개변수를 생성하는 직접 함수를 알지 못한다고 명시적으로 언급해야 했습니다."보이지 않는" 출력에서 직접 결과를 가져오라는 제 제안은 출력 데이터 테이블을 만드는 데 필요한 메모리 요구 사항을 줄이는 것입니다.
Re: JMP의 회귀 함수지금까지 의견을 주신 모든 분들께 감사드립니다. 몇 가지를 명확히 해 보겠습니다. 기본적으로 ~40k 하위 집합을 포함하는 데이터 세트가 있습니다. 일반적으로 회귀 매개변수를 얻으려면 Fit Curve 또는 Fit Y by X로 이동하고 플랫폼에서 BY 변수를 사용하여 그래프를 하위 집합으로 나눈 다음 내 라인에 맞춥니다(이 경우 2차 다항식이지만 다른 경우에는 3피). 내가 본 것에서 Fit Curve 및 Fit Y by X는 선을 만들고 매개 변수를 저장하기 위해 모든 그래픽을 렌더링해야 하므로 많은 오버헤드가 발생합니다.
그래픽을 렌더링하지 않고 이런 종류의 작업을 수행할 수 있는 방법이 있는지 확신할 수 없었습니다. 원하는 맞춤에서 매개변수만 생성하는 독립 실행형 기능과 같습니다.
Re: JMP의 회귀 함수비선형 플랫폼은 자유롭게 정의할 수 있는 공식에 대한 매개변수를 맞출 수 있습니다.
해당 문서를 확인하십시오.
Re: JMP의 회귀 함수JMP가 디스플레이 출력에서 데이터 테이블을 생성하도록 하는 것보다 관심 있는 테이블로 직접 이동하여 개별 값을 추출하는 것이 여러 번 더 쉽다는 것을 알게 되었습니다.이 기술은 By 절을 사용하여 모든 출력을 생성한 다음 디스플레이를 통과하거나 한 번에 하나의 디스플레이를 생성하고 원하는 것을 추출하여 테이블이나 목록 또는 행렬에 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 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 함수메아리치는 @P_Bartell 데이터를 모델링하는 많은 옵션이 있습니다. 2번과 관련하여, 나는 당신의 목표가 무엇인지 이해하지 못합니까? >1차 다항식을 만들고 싶은 것 같습니다. 이것은 관찰 데이터에서 나온 것입니까, 아니면 실험에서 나온 것입니까? 당신이 "라고 말할 때 당신이 의미하는 것을 이해하지 못합니다. BY 변수 " ? 를 사용하여 JMP에서 플랫폼을 호출하겠습니다. 어떤 플랫폼?
되지 않도록 호전적이지만 선형 회귀가 호출되는 이유를 알고 있습니다. 선의 모델의 항이 아니라 계수가 선형이기 때문입니다.
Re: JMP의 회귀 함수원본 게시물에는 혼란스럽거나 불분명한 점이 많습니다. 따라서 그것들을 파싱하기보다는 질문 1번에 대한 의견에 집중하겠습니다. 답변: 예. JMP 문서를 살펴보셨습니까? JMP에는 문자 그대로 여러 가지 회귀 및 비회귀 방법이 있습니다. 좋은 구식 일반 최소 제곱에서 더 우아하고 유연한 일반 선형 모델, 파티션 및 신경망 플랫폼과 같은 완전한 비선형/비회귀 기반 방법에 이르기까지 다양합니다. .
