Re: 행 수식을 사용하여 데이터 테이블의 p-값 계산(회귀)Linear Regression() 함수에서 원하는 것을 얻을 수 있다고 생각합니다.사용 방법에 대한 정의와 예는 스크립팅 가이드를 참조하십시오.아래에서 "New Slope" 및 "PValue"라는 2개의 새 열을 만들었습니다.PValue 열의 형식을 "PVALUE"로 설정했습니다.그런 다음 PValue 열의 수식을
If( Row() > 7,
dt = Current Data Table();
x = dt[Index( Row() - 7, Row() ), 2];
y = dt[Index( Row() - 7, Row() ), 3];
{Estimates, Std_Error, Diagnostics} = Linear Regression( y, x );
:New Slope[Row()] = estimates[2];
diagnostics["p_value"][1];
);
여기에 디스플레이가 있습니다
If( Row() > 7,
dt = Current Data Table();
x = dt[Index( Row() - 7, Row() ), 2];
y = dt[Index( Row() - 7, Row() ), 3];
{Estimates, Std_Error, Diagnostics} = Linear Regression( y, x );
:new slope[Row()] = estimates[2];
diagnostics["p_value"][1];
)
Re: 행 수식을 사용하여 데이터 테이블의 p-값 계산(회귀)txnelson... 정말 감사합니다. 이것이 바로 내가 찾던 것입니다. 진심으로 감사드립니다.
행 공식을 사용하여 데이터 테이블(회귀)에서 p-값 계산배경: 첨부 파일에 표시되어 있고 아래에 붙여 넣은 x, y 데이터(SN_C, 값[시그마 단위]) 행이 있다고 가정합니다.
Slope_8은 이전 8개 [xy] 값에서 계산됩니다.
slope_8 값을 선형 회귀(slope =0)에 대한 귀무 가설과 비교하고 p-값을 제공하고 싶습니다. 이를 쉽게 할 수 있는 방법이 있습니까?
기울기 8에 대한 공식은 이 토론 게시판(@txnelson, @마크_베일리 )에서 가져온 것이며 N=8을 사용하도록 간단히 수정한 후 내가 원하는 대로 정확하게 작동합니다.
If( Row() > 7,
x = J( 8, 1, 1 ) || :SN_C[Index( Row() - 7, Row() )]`;
y = :"Value (Sigma Units)"n[Index( Row() - 7, Row() )]`;
(Inv( x` * x ) * x` * y)[2];
)
이걸 어떻게 해야 하는지 알아야 한다는 걸 알고 있고, 너무 멍청해서 알아낼 수 없어서 미안합니다. 행렬 대수학을 공부한 지 30년이 흘렀습니다.:)
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