Sto progettando di analizzare i dati del ritmo circadiano e di adattarli al livellatore Savitzky-Golan con un grado cubico e una ponderazione del coseno locale. Ciò fornisce un'immagine con una sicurezza di adattamento.Tuttavia, esiste un modo per determinare statisticamente la qualità dell'adattamento alla forma d'onda coseno?Ho provato a salvare la formula più fluida nella tabella dati, quindi ad avviare l'analisi utilizzando i valori più fluidi superiore e inferiore in una macro Sheffe Cubic con la covariante x-time, ma non sono sicuro che questo sia il modo migliore per analizzare l'adattamento.Qualche consiglio?
Grazie,
Arthur De Carlo
CIAO @aadecarlojr ,
Penso che il seguente sia un possibile approccio che potresti adottare.
Quello che ho fatto è generare una colonna di valori :t e un'altra colonna chiamata :MM è una funzione di :t, vale a dire:
Come hai sottolineato, nel Costruttore di grafici puoi utilizzare lo smoother Savitzky-Golay per adattare funzioni come questa. Ho anche utilizzato la ponderazione dei gradi cubici e del coseno locale utilizzando le opzioni nel menu dei pulsanti rossi su "Più liscio". Una cosa che puoi fare è anche "Salva formula",
Che, nel mio caso, salva la seguente colonna :Smoother(M) nella tabella dati con la seguente formula:
È quindi possibile procedere con l'operazione Adatta Y per X, in cui si utilizzano i dati effettivi come variabile Y e i dati previsti come X, quindi adattare una linea ai dati. Questo ti fornirà alcune statistiche sull'adattamento e le basi per quantificare quanto sia buono il tuo adattamento effettivo.
Nel mio caso, puoi vedere che l'adattamento funziona molto bene, con un r^2 di 0,97. Oltre a ottenere questa statistica di adattamento, puoi anche salvare l'intervallo di confidenza del 95% sull'adattamento facendo clic sul pulsante rosso accanto a Adattamento lineare e selezionando Formula del limite di confidenza individuale.
Ciò salverà due colonne aggiuntive nella tabella dati che potrai quindi utilizzare in un grafico sovrapposto per vedere quanto bene i dati attuali e adattati rimangono entro gli intervalli di confidenza del 95%, vedi di seguito.
Questo dovrebbe almeno farti iniziare a quantificare l'adattamento dei tuoi dati.
Spero che questo ti aiuti!,
DS
Il Costruttore di grafici è flessibile, ma si concentra sulla visualizzazione. Vedi il Non lineare piattaforma per l'adattamento e la valutazione dei modelli. Puoi aggiornare la formula della colonna utilizzata come modello e quindi tracciarla nel Costruttore di grafici.
