Tutti i modelli si adattano a JMP ProFunzioneLa piattaforma Data Explorer si basa subase funzione espansione, un metodo per catturare relazioni non lineari utilizzandoun insieme di indipendentifunziones. Scopri come funzionano i modelli di funzioni di base per la modellazione di dati funzionali. I video trattano:
- B-Spline - Adatta un modello spline di base (B-Spline) ai dati. Utilizzare il modello B-Spline per dati non periodici.
- P-Spline: adatta un modello di spline di base penalizzato (P-Spline) ai dati.
- Base di Fourier - Adatta un modello a base di Fourier ai dati. Utilizzare il modello a base di Fourier per dati periodici. Un modello periodico presuppone che la funzione termini dove inizia. Vedere Modello di base di Fourier .
- Wavelet - Adatta diversi modelli wavelet ai dati. Un modello wavelet è un tipo di modello di funzione di base utile per dati che contengono molti picchi. Questa opzione richiede che i dati siano disposti su una griglia uniformemente spaziata. Se i dati non sono uniformemente spaziati, viene creata automaticamente una griglia prima della routine wavelet.
Scopri di più sui modelli di espansione delle funzioni di base e guarda la loro dimostrazione in JMP Pro.
Per maggiori informazioni sui modelli Wavelets, si consiglia di consultare Un'analisi più approfondita dei modelli wavelet per l'analisi funzionale dei dati .
