JMPの回帰関数Fit Y by X または Fit Curve プラットフォームによって実行される一部の回帰分析に対して、JMP に既存の関数はありますか?
私のコードのほとんどでは、3P または 2 次多項式などのパラメータが必要な場合、BY 変数を使用して JMP のプラットフォームを呼び出し、次に「結合されたデータ テーブルを作成」します。ただし、1 つの欠点は、JMP がデータ テーブルを取得するためにグラフィックスをレンダリングする必要があることです...
まあ、データが大きい場合、BY 変数は大きすぎるため、この操作を実行しようとすると、JMP が停止するか、RAM が不足するか、その他の問題が発生します (私の大きなセットの 1 つには、約 40,000 の一意の値を持つ BY 変数があります)。
1 つの「修正」は、by を削除し、データ セットごとに別々に FOR ループでプラットフォームを呼び出すことです。これがより高速になるかどうかはわかりません... 理想的には、単一のマトリックスまたは一連のマトリックスを作成し、各データ セットのパラメーターをすばやく取得できます。これは JSL レイヤー関数にコード化できますが、JMP に関数が存在する場合は、オーバーヘッドをより適切に制御できます...
要約する：
1) JMPには、基本的な線形回帰以外のパラメータ係数を計算できる既存の関数はありますか？
2) そうでない場合、現在の JMP プラットフォーム内で目標を達成するためのより良い方法はありますか?
3) さまざまな回帰分析を行って係数を返すJSL関数はありますか？
ありがとう！
消費者および市場調査データの探索と視覚化Re: JMP の回帰関数私はしていませんでした@ダン_オーバーミラーそれもいい考えです！
Re: JMP の回帰関数最小レポートに重点を置いてモデルの適合を使用することを検討しましたか? レンダリングするグラフィックはありません。
Re: JMP の回帰関数@txnelsonはい、私は過去にそれで遊んだことがあり、テーブルを非表示にしても、レポートが非表示または非公開になるようには見えませんでした... レポートを非公開にすることも、グラフィックスのレンダリングのオーバーヘッドを回避するための回避策になると思います。
Re: JMP の回帰関数目的の多項式または 3P パラメーターを作成するための直接関数を認識していないことを明示的に述べる必要がありました。「非表示」出力から直接結果を取得するという私の提案は、出力データ テーブルを作成するためのメモリ要件を削減するための提案です。
Re: JMP の回帰関数これまでコメントをくださった皆様、ありがとうございました。 いくつかを明確にしてみましょう。 基本的に、最大 4 万個のサブセットを含むデータ セットがあります。 通常、回帰パラメーターを取得するには、Fit Curve または Fit Y by X を使用し、プラットフォームで BY 変数を使用してグラフをサブセットに分割してから、線を適合させます (この場合は 2 次多項式ですが、他の場合は3P）。 私が見たところによると、Fit Curve と Fit Y by X は、すべてのグラフィックスをレンダリングして線を作成し、パラメーターを保存する必要があり、多くのオーバーヘッドがかかります。
グラフィックスをレンダリングせずにこの種のことを行う方法があるかどうかはわかりませんでした。たとえば、必要なフィットからパラメーターのみを生成するスタンドアロン関数などです。
Re: JMP の回帰関数非線形プラットフォームは、自由に定義可能な式のパラメータに適合できます。
対応するドキュメントを参照してください。
Re: JMP の回帰関数JMP に表示出力からデータ テーブルを強制的に作成させるよりも、目的のテーブルに直接移動して個々の値を抽出する方が簡単であることが何度もわかりました。この手法を使用して、By 句を使用してすべての出力を生成してから表示を行うか、一度に 1 つの表示を生成して必要なものを抽出し、それをテーブル、リスト、またはマトリックスに保存します。出力を閉じて、次の回帰に進みます。
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: JMP の回帰関数反響する@P_バーテルデータをモデル化するための多くのオプションがあります。 ＃2については、私はあなたの目標が何であるかを理解していませんか？ >1次多項式を作成したいようです。 これは観測データによるものですか、それとも実験によるものですか? 言ってる意味がわからない」 JMP で BY 変数を使用してプラットフォームを呼び出します " ? どのプラットフォーム？
ならない好戦的ですが、線形回帰が呼び出される理由を認識しています線形これは、モデルの項ではなく、係数が線形であるためです。
Re: JMP の回帰関数あなたの元の投稿には、多くの紛らわしいまたは不明な点があります。 したがって、それらを解析するのではなく、質問 1 に焦点を当ててコメントします。 答え: はい。 JMPのドキュメントをご覧になりましたか? JMP には文字通り多数の回帰および非回帰手法があります... 古き良き通常の最小二乗法から、より洗練された柔軟な一般線形モデル、パーティションやニューラル ネットワーク プラットフォームなどの完全に非線形/非回帰ベースの手法まで、さまざまです。 .
