他の列の値に基づく列の回帰 P 値やあ... ネルソン ルール番号 3 (6 ポイントの増加または減少) に代わるものを見つけようとしています。これは、連続するポイントの数、アルファ値、および結果の p 値に基づく回帰を使用して、信号が十分に大きい場合にフラグを立てるのに役立ちます。ノイズを克服。 これは、管理図の工具摩耗タイプに使用されます。
以下のようなデータセットがあるとします (簡単にするため)。
X は私の独立変数で、Y は従属変数です。 回帰のノイズを克服するのに十分な大きさの信号があるかどうかを理解するために、連続するポイント (以下の例では N=3) の回帰の P 値を計算したいと思います。
明らかに、p 値は例として以下の表に示されています。
N を大きくする必要がある可能性が高いことは認識しています (ただし、もちろん、信号のサイズによって異なります)。
これを行うスクリプトを作成して、回帰がヌルと異なる場合を理解するのに役立つように、N とアルファを操作できるようにすることはできますか? 表に p 値を入れることができれば、管理図の注釈はあまり気にしません。
ありがとう
| バツ | よ | P値 | スロープ | サブグループのサイズ |
| 1 | 3 | | | |
| 2 | 6 | | | |
| 3 | 9 | 0.05 | | 3 |
| 4 | 12 | 0.05 | | 3 |
| 5 | 12 | 0.1 | | 3 |
| 6 | 12 | 0.54 | | 3 |
| 7 | 11 | 0.5 | | 3 |
| 8 | 13 | 0.1 | | 3 |
| 9 | 15 | 0.07 | | 3 |
| 10 | 17 | 0.05 | | 3 |
データ表スクリプティングRe: 他の列の値に基づく列の回帰 P 値これらを作成するための組み込み関数に興味がありますスクリプトを使用したくないので、新しい行。 私はMoving Slope（以下にコピー）に対するあなたの解決策を調べましたが、解決策は私の頭をはるかに超えています. 私は年を取りすぎて (そして愚かすぎて)、転置された行列を掛けてから逆数を取るこの種の行列計算を行うことができなくなりました...正直なところ、これについていくことはできません。 したがって、スクリプトはより直線的である傾向があるため、スクリプトの方が便利だと思うのはなぜですか。 
しかし、ありがとう。
If( Row() > 2,
x = J( Row(), 1, 1 ) || :MX[Index( 1, Row() )]`;
y = :MY[Index( 1, Row() )]`;
(Inv( x` * x ) * x` * y)[2];
)
Re: 他の列の値に基づく列の回帰 P 値に追加@txnelson 、移動勾配を計算するための列式の設定についての以前の議論がありました。 これを見つけて読んで、有用な背景を理解することをお勧めします。 その解決策の基礎は、Jim がここで提案した機能です。 式を拡張して、行の状態の変化を導き出し、それを管理図で使用して、変化のシグナルが発生した可能性のある場所を特定できます。
このアイデアを実装するために使用できる多くの組み込み機能があり、それらすべてがスクリプトを必要とするわけではありません。
Re: 他の列の値に基づく列の回帰 P 値Linear Regression() 関数を使用して、データ テーブルをループし、x 行列と y 行列を作成し、回帰を実行するのは簡単なことです。2 つのマトリックスに配置する値の決定は、変更する項目になります。
Linear Regression() 関数の Scripting Index からの例を次に示します。
Names Default To Here( 1 );
/*Simple Linear Regression: y = intercept + beta * x + error*/
y = [3, 5, 7, 5];
X = [1, 2, 3, 4];
{Estimates, Std_Error, Diagnostics} =
Linear Regression( y, X, <<PRINTTOLOG></PRINTTOLOG>
