기능적 데이터 분석을 위한 웨이블릿 모델에 대한 심층 분석A 잔물결모델은 피크가 많은 데이터에 유용한 기저 함수 모델 유형입니다. 이 옵션을 사용하려면 데이터가 균일한 간격의 그리드에 있어야 합니다. 데이터 간격이 균일하지 않으면 웨이블릿 루틴 실행 전에 그리드가 자동으로 생성됩니다. JMP Pro Functional Data Explorer는 웨이블릿 모델에 대한 보고서를 처리하고 생성합니다.
웨이블릿 모델의 작동 방식과 분광학 데이터처럼 피크가 뚜렷한 데이터를 모델링하는 데 웨이블릿 모델이 왜 효과적인지 알아보세요. 7분 3초에 데모가 포함되어 있습니다.
FDA의 기저 함수 모델에 익숙하지 않다면 함수형 데이터 분석을 위한 기저 함수 확장 모델에 대한 심층 분석 영상을 시청해 보세요.
고급 통계 모델링Re: 기능적 데이터 분석을 위한 웨이블릿 모델에 대한 심층 분석안녕하세요 @gail_massari 와 @chris_gotwalt1
웨이블릿에 대한 심층적인 연구입니다.
웨이블릿을 사용하여 기능적 데이터 분석을 실행할 때 FDE 플랫폼은 사용할 그리드 포인트 수를 장치합니다. 사용자 지정 그리드 포인트 수를 설정하거나 그리드 포인트 범위를 평가할 수 있습니까?
감사해요,
와인
Re: 기능적 데이터 분석을 위한 웨이블릿 모델에 대한 심층 분석안녕하세요 @와인 저는 Michelson @Di_Michelson 의 글을 복사하고 있습니다.
안녕 @gail_massari 와 @chris_gotwalt1
웨이블릿에 대한 심층적인 연구입니다.
웨이블릿을 사용하여 기능적 데이터 분석을 실행할 때 FDE 플랫폼은 사용할 그리드 포인트 수를 장치합니다. 사용자 지정 그리드 포인트 수를 설정하거나 그리드 포인트 범위를 평가할 수 있습니까?
Re: 기능적 데이터 분석을 위한 웨이블릿 모델에 대한 심층 분석@와인 질문 감사합니다. 웨이블릿 모델의 작동 방식은 먼저 도메인을 확장하여 도메인 포인트의 수가 2의 거듭제곱이 되도록 하는 것입니다. 그런 다음 도메인을 절반, 4분의 1, 8분의 1 등으로 분할하여 도메인이 완전히 분할될 때까지 계속합니다. 마지막에는 각 세그먼트에 도메인 포인트가 하나씩 있습니다. 따라서 스플라인 모델과 같은 그리드는 실제로 존재하지 않으며 세그먼트 수를 조정할 수 있는 방법도 없습니다. 모두 함수당 관찰 수와 관련이 있습니다.
Re: 기능적 데이터 분석을 위한 웨이블릿 모델에 대한 심층 분석@Di_Michelson 님, 설명해주셔서 감사 합니다.
최고의 소원을, 빈스
