機能データ解析のためのウェーブレットモデルの深掘りA 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。データが等間隔で配置されていない場合は、ウェーブレットルーチンの前に自動的にグリッドが作成されます。JMP Proの機能データエクスプローラは、ウェーブレットモデルを処理およびレポート作成します。
ウェーブレットモデルの仕組みと、分光データのような鋭いピークを持つデータのモデリングにウェーブレットモデルがなぜ最適に機能するのかをご覧ください。タイムスタンプ7:03にデモが含まれています。
FDA の基底関数モデルに精通していない場合は、 「機能データ分析のための基底関数拡張モデルの詳細」ビデオの視聴を検討してください。
高度な統計モデリングRe: 機能データ分析のためのウェーブレット モデルの詳細こんにちは、 @gail_massariと@chris_gotwalt1
ウェーブレットへの深い洞察。
ウェーブレットを使用して機能データ分析を実行する場合、FDE プラットフォームは使用するグリッド ポイントの数を指定します。グリッド ポイントの数をカスタム設定したり、グリッド ポイントの範囲を評価したりすることは可能ですか?
ありがとう、
ワイン
Re: 機能データ分析のためのウェーブレット モデルの詳細こんにちは@ワイン私はマイケルソン@ディマイケルソンによってコピーしています:
こんにちは @gail_massariと翻訳者
ウェーブレットへの深い洞察。
ウェーブレットを使用して機能データ分析を実行する場合、FDE プラットフォームは使用するグリッド ポイントの数を指定します。グリッド ポイントの数をカスタム設定したり、グリッド ポイントの範囲を評価したりすることは可能ですか?
Re: 機能データ分析のためのウェーブレット モデルの詳細@ワインご質問ありがとうございます。ウェーブレット モデルの動作は、まずドメインを拡張して、ドメイン ポイントの数が 2 の累乗になるようにします。次に、ドメインを半分、4 分の 1、8 分の 1 などに分割し、ドメインが完全に分割されるまで続けます。最後に、各セグメントに 1 つのドメイン ポイントがあります。したがって、スプライン モデルのようなグリッドは実際には存在せず、セグメントの数を調整する方法もありません。すべては関数ごとの観測数に関連しています。
Re: 機能データ分析のためのウェーブレット モデルの詳細説明してくれた@ディマイケルソンに感謝します。
ご多幸をお祈りします、ヴィンス
