FDE 评估运行间变异性：适用于 B/P 样条，但不适用于小波（？）你好，
背景 ：我一直在努力使用频域DE评估运行间变异性对于此处提供的示例中的每个传感器，它在使用 B 样条而不是小波时有效。 在 jmp 文件“1 - Furnace_10_Sensors_5_Runs.jmp”中，运行脚本“FDE by Sensor”（以评估运行之间的变异性）”，我在没有 ID 的情况下通过“Sensor”运行 FDE。 然后我保存每个传感器的摘要。 从每个汇总表（例如“S1_B-Spline Model Summaries (Degree=3, Knots=9).jmp”）中，我将位于“温度 (°C) 平均函数公式”列中的公式复制/粘贴回初始值第 9 列中的表（即：“传感器的温度”n），其中包含 Match() 函数，用于正确对齐每个传感器的公式。 我在第 10 列（“残差（通过传感器）”n）中计算观察到的温度与先前公式之间的差异，以评估运行间的变异性（参见脚本“残差与时间（分钟）”）。 我对此很满意。
问题 ：对于另一个例子，我使用小波而不是 B 样条（因为在此处未提供的其他示例中使用小波时，诊断图要好得多），但我陷入了困境。 为了演示，如果我在“1 - Furnace_10_Sensors_5_Runs.jmp”上运行 Model=Wavelet 而不是 B 样条，则在保存摘要时（“S1_Wavelets 模型摘要（Wavelet=Symlet 6.jmp”）我没有该列：“温度（°C）平均函数公式”n，但只有父小波列和附加列，但它们都不包含我可以复制/粘贴回初始表的公式，所以我被卡住了。
问题一：使用 Wavelet 时有解决方法吗？或者我需要使用 B 或 P 样条曲线吗？
问题2：是否有人开发了一个脚本来简化从各个汇总表获取公式并复制/粘贴回单个列中的初始表的步骤，其中将每个公式 Match() 到适当的条件？
笔记：受 Colleen McKendry (2023-EU-30MP-1316) 启发的分析
回复：FDE 评估运行间变异性：适用于 B/P 样条，但不适用于小波（？）你好@Emmanuel_Romeu ,
首先，这是一个很好的例子，感谢分享。
一般来说，你应该能够得到这些公式，但我曾经遇到过类似的情况。 如果我没记错的话，我相信这是由于单独曲线的数量所致。
我只是尝试通过使用“Sensor_Run”作为 ID 变量设置 FDE，从示例表中保存摘要：
在这种情况下，我能够得到你要求的公式。
所以这不是完美的答案或解决方案，但也许它会引导您找到答案。
很高兴听到您的解决方案是什么样的:)
最好的
弗洛里安
回复：FDE 评估运行间变异性：适用于 B/P 样条，但不适用于小波（？）你好，
在与 Peter Hersh 交谈后，我认为我们已经找到了解决方案。
问题：当没有“ID”运行并保存摘要时，使用小波时没有公式，而使用 B/P 样条模型时有公式。 让我们以不同的方式来做。
解决方法：当使用“ID = Sensor”运行时，我们得到 10 个函数，每个传感器一个，每个包含来自 5 条曲线/运行的数据。 然而，平均曲线适用于所有传感器，因此我无法直接评估每个传感器的运行差异。
通过在分数图中选择一个传感器（例如 S1），FPC 将被填充到 FPC Profiler 中。 使用模拟器，我们可以模拟平均曲线的结果。 保持FPC固定，时间随机设置，范围为1到60分钟。我建议在此示例中使用外部表来完美定位整数。 由于随机函数的原因，会丢失时间点和重复项，因此请进行不必要的运行并删除重复项。 从模拟表中，将与相应行相对的平均曲线对应的温度值复制/粘贴到原始表中（此处，第 1 至 300 行对应于 S1 的 5 次 60 分钟运行）。 然后计算残差。
注意：我在表格末尾添加了两列，并在脚本末尾添加了一个脚本以进行说明。 我仅对 S1 执行此操作，而不对其余传感器执行此操作，因为此表仅作为示例提供。 这一过程将应用于需要小波的其他数据集（在这个 B 样条上效果很好）。
感谢彼得的帮助。
