Ich verwende das Anpassungsmodell, um eine Regressionsgleichung für die Zeit und eine Reihe zusätzlicher Faktoren zu erstellen. Das Endziel besteht darin, eine Tabelle in einem Journal zu erstellen, in der die Vorhersagegleichung für alle zusätzlichen Faktoren ausgewertet wird und die reine Achsenabschnittsgleichung + Steigung * zeitbasierte Gleichung angezeigt wird. Beispiel:
dt = Open("$SAMPLE_DATA\Powder Metallurgy.jmp");
fm = dt << Fit Model(
Y( :Shrinkage ),
Effects(
:Formation Method, :Compaction Method, :Sintering Time
),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Effect Leverage" ),
Run()
);
PredForm = Arg(Arg((FM << GetPredictionFormula), 3),1);Daraus ergibt sich die Gleichung:
0.942161598883733 + Match( :Formation Method,
"Die", 0.0407171588498178,
"Extrusion", 0.0256123252434345,
"Isostatic", -0.0663294840932524,
.
) + Match( :Compaction Method,
"Cold", 0.594574663098895,
"Warm", -0.594574663098895,
.
) + -0.0742413463542265 * :Sintering Time
Anschließend können wir eine Tabelle mit den zusätzlichen Faktoren erstellen:
dtEquations = dt << Summary(
Group( :Formation Method, :Compaction Method ),
Freq( "None" ),
Weight( "None" )
);
dtEquations << DeleteColumns(:N Rows);
Und wie schreibe ich die Gleichung in eine neue Spalte, in der die (in diesem Beispiel) ersten beiden Spalten betrachtet und die Match-Anweisungen vereinfacht ausgewertet werden, die Gleichung jedoch für die Zeit übrig bleibt? Endziel:
Noch besser, wenn alle statischen Koeffizienten auf eins reduziert werden.
Das Ganze muss für mehrere zusätzliche Faktorstufen dynamisch sein, und die Gleichung könnte eine gemeinsame Steigung, einen gemeinsamen Achsenabschnitt oder unterschiedliche Steigungen und/oder unterschiedliche Achsenabschnitte haben.
