Passen Sie ein Modell zwischen dem Datensatz und der generierten Steigung anIch möchte ein Modell zwischen dem beschleunigten Datensatz (Daten von verschiedenen Zeitpunkten bei bestimmten Temperaturen) und der Steigung dieser Punkte anpassen
Weil ich 400 Pseudodatensätze generieren und die Steigung für jeden Datensatz anpassen möchte. Könnte mir JMP dabei helfen?
Ich habe versucht, die Steigung als Formel zu erhalten, aber leider erkennt der Profiler die Formelspalten nicht und ich konnte die Zeit, den Ergebniswert und die Steigung nicht in einer Zeile unterbringen, um sie nach dem Hinzufügen des Rauschens zu wiederholenDatenexploration und -visualisierungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Passen Sie ein Modell zwischen Datensatz und generierter Steigung anHallo,
Könnten Sie ein Beispiel (Scheindaten sind in Ordnung) der Daten und Formeln geben, die Sie im Profiler zu verwenden versucht haben? Ich kann allein anhand Ihrer kurzen Beschreibung oben nicht herausfinden, wie ich Ihr Problem angehen soll.
Danke.
Am besten,
TS
Betreff: Passen Sie ein Modell zwischen Datensatz und generierter Steigung anIch möchte diese Funktion wie im folgenden Bild gestalten
Betreff: Passen Sie ein Modell zwischen Datensatz und generierter Steigung anHier ist ein Beispiel dafür, wie Sie dies tun können, wenn Ihre Eingabedaten dem beigefügten Bild Ihres Excel-Layouts ähneln.
names default to here(1);
// Create an example data table
dt =
// Open Data Table: semiconductor capability.jmp
// → Data Table( "semiconductor capability" )
Open( "$SAMPLE_DATA/semiconductor capability.jmp" );
dtExample = dt << Subset( columns(:NPN1, :NPN2, :NPN3, :NPN4), output table( "Example" ) );
// Close the semiconductor capability data table
close( dt, nosave );
// add the initial comparison slope as row 1
dtExample << Add Rows( 1, At Start );
:NPN1[1] = 0;
:NPN2[1] = 1;
:NPN3[1] = 3;
:NPN4[1] = 6;
// Create the Slope Column and add the formula
dtExample << New Column( "Slope",
formula(
// Create the y matrix from the 4 columns at row 1;
// The y matrix needs to be the transpose of row 1,
// since the matrix needs to be a 4 row matrix, not
// a 4 column matrix
As Constant( x = current data table()[1, 1::4]` );
// For all rows in the data table, except the first
// create the y matrix(transposed) and then run the
// regression, stripping out only the slope from
// the Estimates list created from the linear regression
If( Row() > 1,
y = current data table()[Row(), 1::4]`;
{Estimates, Std_Error, Diagnostics} = Linear Regression( y, x );
slope = Abs( Estimates[2] );
,
slope = .
);
)
);
Betreff: Passen Sie ein Modell zwischen Datensatz und generierter Steigung anWenn Sie über Ihre Anfrage weiter nachdenken, möchten Sie die Verwendung der in JMP verfügbaren Response Screening-Plattform in Betracht ziehen.Es ist darauf ausgelegt, eine große Anzahl von Analysen zu betrachten und zu versuchen, die Tatsache zu verstehen, dass Fehlalarme eine Analyse beeinflussen können.
Dazu ist eine einfache Transponierung Ihrer Daten von einer zeilenzentrierten in eine spaltenzentrierte Form erforderlich (JMP verwendet normalerweise eine spaltenzentrierte Datenstruktur).
Das folgende Beispiel zeigt die Transponierung und die Analyse
names default to here(1);
// Create an example data table
dt =
// Open Data Table: semiconductor capability.jmp
// → Data Table( "semiconductor capability" )
Open( "$SAMPLE_DATA/semiconductor capability.jmp" );
dtExample = dt << Subset( columns(:NPN1, :NPN2, :NPN3, :NPN4), output table( "Example" ) );
// Close the semiconductor capability data table
close( dt, nosave );
// Transpose into columns
dtTrans = dtExample << Transpose(
columns( Column Group( "Processes" ) ),
Output Table( "Transpose of Example" )
);
close( dtExample, nosave );
// New column: Primary
dtTrans << New Column( "Primary",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
values([0,1,3,6])
) << Move Selected Columns( {:Primary}, To First );
// Build a JMP list to handle all of the transposed columns as
// a single reference
responseColList = dtTrans << get column names(string, continuous );
// Delete the first entry which is the new column called Primary
remove from( responseColList, 1,1);
// Run the Response Screening Platform which is designed to allow for the
// exploration of a large number of analyses
// Launch platform: Predictor Screening
dtTrans <<
response Screening(
Y( eval(responseColList)
),
X( :Primary ),
Show Slopes( 1 ),
PValues Table on Launch( 0 ),
Common Y Scale( 1 ),
Common X Scale( 1 ),
);
Einzelheiten zur Response Screening-Plattform finden Sie in den Hilfebildschirmen oder im Dokument „Predictive and Specialised Modeling“, das in der JMP-Dokumentationsbibliothek im Pulldown-Menü „Hilfe“ verfügbar ist
Betreff: Passen Sie ein Modell zwischen Datensatz und generierter Steigung anVielen Dank für Ihre Mühe. Der Hauptzweck meines Arbeitsblatts ist, dass ich eine Monte-Carlo-Simulation durchführen möchte, um Rauschen (400-Psudo-Datensatz) in die erste Zeile zu bringen und die Zeitpunkte festzulegen. Das Excel-Arbeitsblatt, das ich mit Ihnen geteilt habe, besteht aus experimentellen Daten Zeilen- und 399 generierte Datensätze. Was ich sagen möchte, ob die spaltenzentrierte Generierung dieser Daten helfen würde, teilen Sie mir freundlicherweise mit, wie das geht.
Ich habe Ihre erste Methode ausprobiert und sie funktioniert, aber leider bin ich noch neu in JMP und lerne jetzt JSL, um zu verstehen, wie Sie Ihre Methode erstellen.
Danke noch einmal
Betreff: Passen Sie ein Modell zwischen Datensatz und generierter Steigung anEine ausführliche Dokumentation zum Profiler und zur Verwendung eines Rauschfaktors finden Sie in der Profilers-Dokumentation in der JMP-Dokumentationsbibliothek, die im Pulldown-Menü „Hilfe“ verfügbar ist.
Vielleicht bekommen Sie dadurch das, was Sie brauchen.
