私は概日リズム データを分析することを計画しており、それを 3 次次数とローカル コサイン重み付けを使用して Savitzky-Golan スムーサーに適合させることができます。 これにより、確実にフィットするビジュアルが得られます。しかし、コサイン波形への適合の質を統計的に判断する方法はあるのでしょうか?スムースな式をデータ テーブルに保存してから、x 時間共変を使用したシェフェ キュービック マクロのスムーザーの上限と下限の値を使用して分析を開始しようとしましたが、これが適合性を分析する最適な方法であるかどうかはわかりません。何かアドバイス？
ありがとう、
アーサー・デカルロ
こんにちは@aadecarlojr 、
以下のようなアプローチが考えられると思います。
私がやったことは、値:tの列を生成し、:MMと呼ばれる別の列は:tの関数です。
ご指摘のように、グラフ ビルダーでは、Savitzky-Golay スムーザーを使用してこのような関数を適合させることができます。 また、赤いホットボタンメニューのオプションを「Smoother」に設定して、3次次数とローカルコサイン重み付けも使用しました。 また、「式を保存」することもできます。
私の場合、次の式を使用して、次の列 :Smoother(M) をデータ テーブルに保存します。
次に、Y by X の当てはめに進み、実際のデータを Y 変数として使用し、予測データを X として使用し、線をデータに当てはめます。 これにより、実際にどの程度適合しているかを定量化するための適合統計と根拠が得られます。
私の場合、r^2 が 0.97 で、適合が非常に良好であることがわかります。 この近似統計を取得することに加えて、線形近似の横にある赤いホット ボタンをクリックし、個別の信頼限界式を選択することで、近似の 95% 信頼区間を保存することもできます。
これにより、データ テーブルに 2 つの追加列が保存され、オーバーレイ プロットで使用して、近似データと実際のデータが 95% 信頼区間内にどの程度収まるかを確認できます (以下を参照)。
これにより、少なくともデータの適合性を定量化できるようになります。
お役に立てれば！、
DS
グラフ ビルダーは柔軟性がありますが、視覚化に重点を置いています。 を参照してください。非線形モデルのフィッティングと評価のためのプラットフォーム。 モデルとして使用される列の式を更新し、それをグラフ ビルダーでプロットできます。
