여러 모델에 여러 입력을 입력하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요,
(0, b1) ~ (10, z1), (0, b2) ~ (10, z2) ...... (0, b15) ~ (10)까지 15 개의 독립적 인 데이터 쌍 세트가 있다고 상상해보십시오. , z15). 각 쌍에 대해 첫 번째 데이터 포인트가 0 시간이고 두 번째 데이터 포인트가 10 시간이라고 상상해보십시오.
그런 다음 값이 다르지만 위와 동일한 개념을 가진 또 다른 15 개의 독립적 인 데이터 세트가 있습니다. 처음 15 개 세트가 "이전"이고 두 번째 15 개 세트가 "이후"라고 가정 해 보겠습니다.
1) "before"의 경우, 15 세트 각각의 두 점 사이에 가장 잘 맞는 15 줄을 얻고 싶습니다. 4 시간을 입력하고 최적의 모델 라인이 예측 된 응답을 뱉어 내도록하고 싶습니다. 따라서 최종 결과는 4 시간에 15 개의 출력이어야합니다. 하나의 모델에 대한 예측 모델 열을 출력하는 방법을 알고 있지만 한 번에 많은 모델에 대해 알지 못합니까?
2) 그런 다음 각 "이후"에 가장 적합한 15 줄을 만들고 싶습니다. 마지막으로 1) 단계의 15 개 출력을 2)의 라인 모델의 각 출력에 넣고 255 개의 서로 다른 입력 (시간) 결과를 얻고 싶습니다 ... 15 x 15 = 255 예상 시간을 얻어야합니다.
JMP로 가능합니까?
해석학데이터 테이블Re : 여러 모델에 여러 입력을 입력하는 방법은 무엇입니까?네, 그렇습니다. 아니면이 질문에서 더 많은 답변을 기대 했습니까?
JMP에서는 스크립팅을 통해 거의 모든 것을 실현할 수 있습니다.
대화식으로 예를 들어 다른 세트에 다른 모델을 맞추기 위해 by 역할을 사용할 수 있습니다.
그러나 원하는 도움을 받으려면 좀 더 구체적으로 설명하고 데이터 구조의 예를 제공해야한다고 생각합니다.
동봉 된 스크립트는 테이블의 여러 데이터 세트에 모델을 맞추는 첫 번째 단계를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
물론 모델을 드래그 아웃 할 수 있습니다.
다른 데이터에 배포 ...
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
dt << Bivariate(
SendToByGroup( {:sex == "F"} ),
Y( :weight ),
X( :height ),
Fit Line( {Line Color( {33, 116, 145} )} ),
By( :sex ),
SendToByGroup(
{:sex == "F"},
SendToReport(
Dispatch(
{"Bivariate Fit of weight By height sex=F"},
"Linear Fit",
OutlineBox,
{Close( 1 )}
)
)
),
SendToByGroup(
{:sex == "M"},
SendToReport(
Dispatch(
{"Bivariate Fit of weight By height sex=M"},
"Linear Fit",
OutlineBox,
{Close( 1 )}
)
)
)
);Re : 여러 모델에 여러 입력을 입력하는 방법은 무엇입니까?동의합니다 조르그 스크립팅 솔루션이 필요합니다.단일 변수에 대해 언급 한 기능을 수행하는 스크립트를 작성하거나 저장 한 다음 루프를 도입하여 다른 모든 변수에 대해 동일한 스크립트를 수행 할 수 있습니다.스크립팅 가이드는 시작하는 데 도움이되는 훌륭한 리소스가 될 것입니다.
indvars = {:x1, :x2, :x3};
depvars = {:y1, :y2, :y3};
for( i = 1, i <= n items( indvars ), i++,
for( d = 1, d <= n items( depvars ), d++,
fm = Fit Model(
//the script to fit your model goes here
);
fm << Save Prediction Formula; // this would depend which platform you use
fm << close Window;
)
);
