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Melden des x-Werts, wenn y gegen Null geht

Ich habe mehrere Datensätze ähnlich dem unten gezeigten, in denen ich die y-Werte überprüfen möchte (in der gezeigten Grafik ist dies „H2O-Aufnahme“) und einen Bericht erstellen möchte, wenn sich diese Werte Null nähern. Ich möchte in der Lage sein, einen Schwellenwert um diesen herum auf einen Wert nahe Null festzulegen. In dem Bild habe ich -0,0005 für den y-Wert angezeigt und die resultierende x-Lösung, die gemeldet wird, wäre etwa eine Zykluszeit von 1066. Bitte lassen Sie mich wissen, wenn weitere Daten oder Informationen benötigt werden, um diese Frage zu beantworten. Vielen Dank!

 

 

SkripterstellungBetreff: X-Wert melden, wenn y gegen Null geht

Oder eine leichte Modifikation der Ians-Methode, bei der die Gleichung und die vorhergesagten Werte in Ihrer ursprünglichen Tabelle landen:

NamesDefaultToHere(1);

// Sample data
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Nonlinear Examples/Negative Exponential.jmp");

// Fit a plausible model, and do inverse prediction for Y = 0.8 and 0.9
fc = dt << Fit Curve(Y( :Y ), X( :X ), Fit Logistic 2P(Save Prediction Formula));

// Add desired row
dt << add row(1)
:X[nrows()] = 0.8;

Betreff: X-Wert melden, wenn y gegen Null geht

Vielleicht so etwas?

NamesDefaultToHere(1);

// Sample data
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Nonlinear Examples/Negative Exponential.jmp");

// Fit a plausible model, and do inverse prediction for Y = 0.8 and 0.9
fc = dt << Fit Curve(Y( :Y ), X( :X ), Fit Logistic 2P(Custom Inverse Prediction( Response( {0.8, 0.9} ))));

// Get the inverse predictions into a table
dtp = Report(fc)[TableBox(4)] << makeDataTable;

Betreff: X-Wert melden, wenn y gegen Null geht

Vielen Dank! Ich kann die inverse Vorhersage in der Datentabelle speichern, aber ich weiß nicht, wie ich diese Formel in einem Skript speichern soll, damit ich nach einem bestimmten „H2O-Pickup“-Wert auflösen und einen CycleTime-Wert ausgeben kann. Wisst ihr wo ich das herausfinden könnte?

Betreff: X-Wert melden, wenn y gegen Null geht

Der wahrscheinlich einfachste Weg besteht darin, die nichtlineare Plattform unter Analyse -> spezialisierte Modellierung zu laden. Passen Sie ein gutes Modell an und verwenden Sie dann die umgekehrte Vorhersage für Ihren Zielwert, um Ihre CycleTime zu erhalten.