Alle Modelle passen in den JMP Pro.FunktionDie Data Explorer-Plattform basiert aufBasis Funktion Expansion, eine Methode zur Erfassung nichtlinearer Beziehungen mithilfe voneine Reihe unabhängigerFunktions. Sehen Sie, wie Basisfunktionsmodelle zur Modellierung funktionaler Daten funktionieren. Die Videos behandeln folgende Themen:
- B-Splines – Passt ein Basis-Spline-Modell (B-Spline-Modell) an die Daten an. Verwenden Sie das B-Spline-Modell für nicht-periodische Daten.
- P-Splines - Passt ein penalisiertes Basis-Spline-Modell (P-Spline) an die Daten an.
- Fourier-Basis – Passt ein Fourier-Basis-Modell an die Daten an. Verwenden Sie das Fourier-Basis-Modell für periodische Daten. Ein periodisches Modell geht davon aus, dass die Funktion an ihrem Startpunkt endet. Siehe Fourier-Basis-Modell .
- Wavelets – Passt mehrere Wavelet-Modelle an die Daten an. Ein Wavelet-Modell ist ein Basisfunktionsmodell, das sich für Daten mit vielen Spitzen eignet. Diese Option erfordert, dass die Daten auf einem gleichmäßigen Raster vorliegen. Sind die Daten nicht gleichmäßig verteilt, wird vor der Wavelet-Routine automatisch ein Raster erstellt.
Erfahren Sie mehr über Basisfunktionserweiterungsmodelle und sehen Sie sich deren Demonstration in JMP Pro an.
Für weitere Informationen zu Wavelet-Modellen empfehlen wir Ihnen den Artikel „A Deeper Dive into Wavelets Models for Functional Data Analysis“ .
