임계값의 자동 외삽10000명의 축구 선수의 페널티킥 정확도를 측정하려는 시나리오를 상상해 보십시오.
골대에서 멀어질수록 선수의 정확도가 떨어지고 더 많은 슛을 놓칠 수 있습니다.
플레이어의 10%가 누락되기 시작하는 임계 거리를 추정하고 싶습니다.
이것은 현실 세계의 문제가 아니라 내 문제에 대해 더 쉽게 이해할 수 있는 설명입니다.
첨부된 데이터 표는 다음 플롯을 생성합니다.
그래프가 10% 미스율을 통과했을 때 x 값(즉, 거리)을 파악하고 싶습니다.
십자선을 사용하여 그래프에서 읽을 수 있다는 것을 알고 있지만 자동/프로그래밍 방식으로 이 작업을 수행할 수 있기를 바랍니다.
JMP16.0 사용
데이터 테이블Re: 임계값 자동 외삽다음은 귀하가 요청하는 거리를 제공할 것이라고 믿는 작은 스크립트입니다.목표 값의 위와 아래 행을 찾고 그 사이를 보간하여 대략적인 거리를 찾습니다.
Names Default To Here( 1 );
dt = Current Data Table();
target = .1;
lowerMax = Max( dt:shots_Missed_%[dt << get rows where( :Shots_Missed_% <= target )] );
lowerRow = (dt << get rows where( :Shots_Missed_% <= target ))[Loc(
dt:shots_Missed_%[dt << get rows where( :Shots_Missed_% <= target )],
lowerMax
)[1]];
upperMin = Min( dt:shots_Missed_%[dt << get rows where( :Shots_Missed_% >= target )] );
upperRow = (dt << get rows where( :Shots_Missed_% >= target ))[Loc(
dt:shots_Missed_%[dt << get rows where( :Shots_Missed_% >= target )],
upperMin
)[1]];
Distance = Interpolate(
target,
:shots_Missed_%[lowerRow],
:distance_m[lowerRow],
:shots_Missed_%[upperRow],
:distance_m[upperRow]
)
;
Re: 임계값 자동 외삽비스크립팅 솔루션을 찾고 있다면 Fit Curve Platform의 Custom Inverse Prediction 도구를 사용하여 주어진 Y에 대해 예측된 X를 제공할 수 있습니다. 이렇게 하려면 데이터에 잘 맞는 곡선을 찾아야 하지만 원하는 것이 아닐 수도 있습니다. Fit Curve 스크립트가 저장된 파일의 업데이트된 버전을 첨부했습니다.
