안녕,
"Fit Y by X" 플랫폼에서 가장 적합한 것을 찾는 방법을 아는 사람이 있습니까?
때때로, 당신은 라이너 핏을 했고, 분명히 차수 2의 다항식 핏이 더 잘 맞았습니다. 어느 것이 더 나은지 비교하고 시도하는 대신
가장 적합한 곡선을 빠르게 맞추려면 어떻게 해야 합니까? 감사해요
핀
여기에 내가 좋아하지 않는 방법이 있습니다(토론에 충격을 주기 위해).
이 스크립트는 최대 8차 다항식에 맞춘 다음 조정된 RSquare를 평가 도구로 사용합니다. 그러나 조정된 RSquare는 그다지 좋은 방법이 아닙니다.
//open table
dt = open ("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");
//run 1-8 poly
biv = dt << Bivariate( Y( :weight ), X( :height ) );
for each ({i}, 1::8,
biv << Fit Polynomial (i)
);
//export fits table
dtfits = Report(biv)["Linear Fit","Summary of Fit",TableBox(1)] << Make Combined Data Table;
//find best adjusted RSquare
dtfits << Select where (:Column 1 != "RSquare Adj") << Delete Rows;
dtfits << New Column ("Degree", formula (row())); //might be bad to assume here
dtfits << Select where (:Column 2 == col max(:Column 2)) << Markers ("X");
dtfits << Graph Builder(
Size( 528, 454 ),
Show Control Panel( 0 ),
Variables( X( :Degree ), Y( :Column 2 ) ),
Elements( Line( X, Y, Legend( 4 ) ), Points( X, Y, Legend( 5 ) ) )
);
Fit Curve 플랫폼을 고려해 보셨습니까? 더 잘 작동할 수 있는 AICc 및 BIC 값을 제공합니다.
맞춤 곡선을 사용하여 더 나은 요약 테이블을 얻을 수 있지만 스크립트가 최적 맞춤을 위해 다른 다항식을 통해 자동으로 살펴보는 데 더 적합하다고 생각합니다. Fit Curve는 숫자 대신 이름으로 다항식을 호출합니다.
제드와 크리스에게 감사합니다. 네, 스크립트와 "Fit Curve" 플랫폼을 모두 사용하여 고객에게 더 쉽게 찾을 수 있었습니다. 
