Ajuster un modèle entre l'ensemble de données et la pente généréeJe voudrais adapter un modèle entre l'ensemble de données accélérées (données de différents points de temps à une certaine température) et la pente de ces points
Parce que je veux générer 400 pseudo-ensembles de données et ajuster la pente pour chaque ensemble de données. JMP pourrait-il m'aider à le faire.
J'ai essayé d'obtenir la pente sous forme de formule mais malheureusement, le profileur ne reconnaît pas les colonnes de formule et je n'ai pas pu ajuster le temps, la valeur du résultat et la pente sur une seule ligne pour répéter après avoir ajouté le bruit.Exploration et visualisation des donnéesModélisation prédictive et apprentissage automatiqueRe : Ajuster un modèle entre l'ensemble de données et la pente généréeSalut,
Pourriez-vous partager un exemple (les données fictives sont OK) des données et de la formule que vous avez essayé d'utiliser dans le profileur ? Je n'arrive pas à comprendre comment aborder votre problème uniquement avec votre brève description ci-dessus.
Merci.
Meilleur,
TS
Re : Ajuster un modèle entre l'ensemble de données et la pente généréeJe voudrais créer cette fonction comme l'image ci-dessous
Re : Ajuster un modèle entre l'ensemble de données et la pente généréeVoici un exemple d'une façon de procéder, si vos données d'entrée ressemblent à l'image ci-jointe de votre mise en page Excel.
names default to here(1);
// Create an example data table
dt =
// Open Data Table: semiconductor capability.jmp
// → Data Table( "semiconductor capability" )
Open( "$SAMPLE_DATA/semiconductor capability.jmp" );
dtExample = dt << Subset( columns(:NPN1, :NPN2, :NPN3, :NPN4), output table( "Example" ) );
// Close the semiconductor capability data table
close( dt, nosave );
// add the initial comparison slope as row 1
dtExample << Add Rows( 1, At Start );
:NPN1[1] = 0;
:NPN2[1] = 1;
:NPN3[1] = 3;
:NPN4[1] = 6;
// Create the Slope Column and add the formula
dtExample << New Column( "Slope",
formula(
// Create the y matrix from the 4 columns at row 1;
// The y matrix needs to be the transpose of row 1,
// since the matrix needs to be a 4 row matrix, not
// a 4 column matrix
As Constant( x = current data table()[1, 1::4]` );
// For all rows in the data table, except the first
// create the y matrix(transposed) and then run the
// regression, stripping out only the slope from
// the Estimates list created from the linear regression
If( Row() > 1,
y = current data table()[Row(), 1::4]`;
{Estimates, Std_Error, Diagnostics} = Linear Regression( y, x );
slope = Abs( Estimates[2] );
,
slope = .
);
)
);
Re : Ajuster un modèle entre l'ensemble de données et la pente généréeEn réfléchissant davantage à votre demande, vous souhaiterez peut-être envisager d'utiliser la plateforme de filtrage des réponses disponible dans JMP.Il est conçu pour examiner un grand nombre d’analyses et tenter de donner un sens au fait que les faux positifs peuvent avoir un impact sur une analyse.
Pour ce faire, une simple transposition de vos données d'une forme centrée sur la ligne à une forme centrée sur la colonne est requise (JMP utilise généralement une structure de données centrée sur la colonne).
L'exemple ci-dessous montre la transposition et l'analyse
names default to here(1);
// Create an example data table
dt =
// Open Data Table: semiconductor capability.jmp
// → Data Table( "semiconductor capability" )
Open( "$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 ),
);
Des détails sur la plateforme de filtrage des réponses peuvent être trouvés dans les écrans d'aide ou dans le document Modélisation prédictive et spécialisée, disponible dans la bibliothèque de documentation JMP, sous le menu déroulant Aide.
Re : Ajuster un modèle entre l'ensemble de données et la pente généréeMerci pour vos efforts, l'objectif principal de ma feuille est que je souhaite faire une simulation de Monte Carlo pour créer du bruit (ensemble de données 400 pseudo) sur la première ligne avec fixation des points temporels, la feuille Excel que j'ai partagée avec vous est constituée d'une feuille expérimentale ligne et 399 ensembles de données générés, ce que j'essaie de dire si le centrage sur les colonnes aiderait à générer ces données, veuillez me conseiller sur la façon de le faire.
J'ai essayé votre première méthode et cela fonctionne, mais malheureusement je suis encore nouveau dans JMP alors maintenant j'apprends JSL pour comprendre comment créer votre méthode.
Merci encore
Re : Ajuster un modèle entre l'ensemble de données et la pente généréeIl existe une documentation détaillée sur le profileur et sur l'utilisation d'un facteur de bruit dans la documentation des profileurs dans la bibliothèque de documentation JMP, disponible dans le menu déroulant Aide.
Peut-être que cela vous fournira ce dont vous avez besoin.
