Hola,
¿Alguien sabe cómo encontrar el mejor ajuste en la plataforma "Fit Y by X"?
a veces, hizo un ajuste lineal, obviamente, el ajuste polinomial de grado 2 hizo un mejor ajuste. en lugar de comparar cuál si es mejor e intentar
¿Cómo encajo rápidamente la curva de mejor ajuste? gracias
Alfiler
Aquí hay una forma que no me gusta (para ayudar a darle un empujón a la discusión).
Este script se ajusta al polinomio de orden 8, luego usa el RSquare ajustado como herramienta de evaluación. Sin embargo, RSquare ajustado no es un método muy bueno.
//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 ) ) )
);
¿Has considerado la plataforma Fit Curve? Da valores AICc y BIC, que podrían funcionar mejor.
Podría usar Fit Curve para obtener una mejor tabla de resumen, pero creo que su secuencia de comandos funciona mejor para automatizar la búsqueda de diferentes polinomios para obtener el mejor ajuste. Fit Curve llama a los polinomios por nombre en lugar de por número.
Gracias Jed y Chris. Sí, logré encontrarlo usando los scripts y la plataforma "Fit Curve", que parece más fácil para mi cliente 
