Hola a todos,
Imagina que tengo 15 conjuntos independientes de pares de datos (0, b1) a (10, z1), (0, b2) a (10, z2) ... hasta (0, b15) a (10 , z15). Imagine que para cada par, el primer punto de datos está a las 0 horas, el segundo a las 10 horas.
Luego, tengo otros 15 conjuntos de datos independientes que tienen valores diferentes, pero el mismo concepto que el anterior. Supongamos que el primer 15 conjunto es "antes" y el segundo 15 conjunto es "después".
1) Para "antes", quiero obtener 15 líneas de mejor ajuste entre los dos puntos de cada uno de mis 15 conjuntos. Quiero poder ingresar 4 horas y que la línea del modelo de mejor ajuste arroje la respuesta prevista. Por tanto, el resultado final debería ser de 15 salidas a las 4 horas. Sé cómo generar una columna de modelo predicha para UN modelo, pero no conozco MUCHOS modelos a la vez.
2) Luego, quiero hacer 15 líneas de mejores ajustes para cada uno de los "después". Finalmente, quiero poner cada una de las 15 salidas del paso 1) en cada salida de mis modelos de línea de 2), y obtener un resultado de 255 entradas (horas) diferentes ... Debería obtener 15 x 15 = 255 horas pronosticadas.
¿Es esto posible con JMP?
Sí, creo que lo es. ¿O qué más respuesta esperaba con esta pregunta?
En JMP puede realizar casi todo mediante secuencias de comandos.
Y de forma interactiva, por ejemplo, puede utilizar el by role para ajustar diferentes modelos en diferentes conjuntos.
Pero para obtener la ayuda que desea, creo que debe ser más específico y darnos un ejemplo de su estructura de datos, cómo se ve.
Quizás el script adjunto le ayude a realizar el primer paso, ajustando el modelo para varios conjuntos de datos en una tabla.
Entonces, por supuesto, puedes arrastrar el modelo,
y desplegarlo en otros datos ...
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 )}
)
)
)
);
