나는 시간과 많은 추가 요소에 대한 회귀 방정식을 구축하기 위해 적합 모델을 사용하고 있습니다. 최종 목표는 모든 추가 요소에 대해 평가된 예측 방정식이 있는 저널에 테이블을 만들고 순수 절편 + 기울기 * 시간 기반 방정식을 표시하는 것입니다. 예:
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);결과는 다음과 같습니다.
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
그런 다음 추가 요인으로 테이블을 만들 수 있습니다.
dtEquations = dt << Summary(
Group( :Formation Method, :Compaction Method ),
Freq( "None" ),
Weight( "None" )
);
dtEquations << DeleteColumns(:N Rows);
그러면 (이 예에서) 처음 2개의 열을 보고 단순화하여 Match 문을 평가하지만 시간에 대한 방정식을 남겨두는 새 열에 방정식을 어떻게 작성합니까? 최종 목표:
모든 정적 계수가 1로 줄어들면 더욱 좋습니다.
모든 것은 여러 추가 요인 수준에 대해 동적이어야 하며 방정식은 공통 기울기, 공통 절편 또는 다른 기울기 및/또는 다른 절편일 수 있습니다.
