함수형 데이터 분석을 위한 기저 함수 확장 모델에 대한 심층 분석모든 모델은 JMP Pro에 들어맞습니다.기능al Data Explorer 플랫폼은 다음에 의존합니다.기초 기능 확장, 비선형 관계를 포착하는 방법독립적인 집합기능s. 함수형 데이터 모델링에 기저 함수 모델이 어떻게 적용되는지 살펴보세요. 영상에서는 다음 내용을 다룹니다.
- B-스플라인 - 기저 스플라인(B-스플라인) 모델을 데이터에 적용합니다. 비주기적 데이터에 B-스플라인 모델을 사용합니다.
- P-스플라인 - 페널티 기반 스플라인(P-스플라인) 모델을 데이터에 맞춥니다.
- 푸리에 기저 - 푸리에 기저 모델을 데이터에 적용합니다. 주기적 데이터에 푸리에 기저 모델을 사용합니다. 주기적 모델은 함수가 시작 지점에서 끝난다고 가정합니다. 다음을 참조하세요. 푸리에 기저 모델 .
- 웨이블릿 - 여러 웨이블릿 모델을 데이터에 적용합니다. 웨이블릿 모델은 피크가 많은 데이터에 유용한 기저 함수 모델입니다. 이 옵션을 사용하려면 데이터가 균일한 간격의 격자에 있어야 합니다. 데이터 간격이 균일하지 않으면 웨이블릿 루틴 실행 전에 격자가 자동으로 생성됩니다.
기저 함수 확장 모델에 대해 자세히 알아보고 JMP Pro에서 이 모델이 어떻게 작동하는지 살펴보세요.
웨이블릿 모델에 대한 자세한 내용을 보려면 '기능적 데이터 분석을 위한 웨이블릿 모델 심층 분석'을 참조하세요.
고급 통계 모델링
