Todos los modelos caben en la JMP ProFunciónLa plataforma Data Explorer se basa enbase función expansión, un método para capturar relaciones no lineales usandoun conjunto de independientesfunciónVea cómo funcionan los modelos de funciones de base para modelar datos funcionales. Los vídeos abarcan:
- B-Splines: ajusta un modelo de spline base (B-Spline) a los datos. Utilice el modelo B-Spline para datos no periódicos.
- P-Splines - Ajusta un modelo de spline de base penalizada (P-Spline) a los datos.
- Base de Fourier: ajusta un modelo de base de Fourier a los datos. Utilice el modelo de base de Fourier para datos periódicos. Un modelo periódico supone que la función termina donde empieza. Véase Modelo de base de Fourier .
- Wavelets: ajusta varios modelos wavelet a los datos. Un modelo wavelet es un tipo de modelo de función base útil para datos con muchos picos. Esta opción requiere que los datos estén en una cuadrícula uniformemente espaciada. Si los datos no están espaciados uniformemente, se crea una cuadrícula automáticamente antes de la rutina wavelet.
Obtenga más información sobre los modelos de expansión de funciones base y vea su demostración en JMP Pro.
Para obtener más información sobre los modelos Wavelets, considere ver "Un análisis más profundo de los modelos Wavelets para el análisis de datos funcionales" .
