関数データ解析のための基底関数展開モデルの詳細JMP Proのモデルはすべて適合している関数al Data Explorerプラットフォームは基礎 関数 拡張、非線形関係を捉える方法独立した一連の関数基底関数モデルが関数データのモデリングにどのように機能するかをご覧ください。ビデオでは以下の内容を取り上げます。
- Bスプライン -データに基底スプライン（Bスプライン）モデルを当てはめます。非周期的なデータにはBスプラインモデルを使用します。
- P-スプライン - ペナルティ付き基底スプライン (P-スプライン) モデルをデータに適合させます。
- フーリエ基底 - データにフーリエ基底モデルを当てはめます。周期的なデータにはフーリエ基底モデルを使用します。周期的なモデルでは、関数は開始点で終了すると仮定します。 フーリエ基底モデル。
- ウェーブレット - データに複数のウェーブレットモデルを当てはめます。ウェーブレットモデルは基底関数モデルの一種で、多数のピークを含むデータに適しています。このオプションでは、データが等間隔のグリッド上に配置されている必要があります。データが等間隔でない場合は、ウェーブレットルーチンを実行する前に自動的にグリッドが作成されます。
基底関数拡張モデルの詳細と、JMP Pro でのデモをご覧ください。
ウェーブレット モデルの詳細については、 「機能データ分析のためのウェーブレット モデルの詳細」を参照してください。
高度な統計モデリング
