功能數據瀏覽器我有一位客戶正在嘗試使用 FDE 來確定他們隨時間測量的審查器數據是否「典型」。他們希望使用 FDE 建立 FPC，並使用這些 FPC 來判斷運行是否典型，並透過建立 FPC 規格來標記非典型運行。他們不希望模型使用新資料進行更新，只是為了使用當前模型分析資料並為新資料建立 FPC。透過將新數據作為驗證數據，這似乎工作得非常好，但問題是模型必須在舊數據上“重新運行”，這需要相當多的計算能力和時間，因為模型工作得非常好對於他們來說，是一個具有400 個節點的p 線模型。
有誰知道如何保存函數主成分的樣條公式，而不必每次都透過 FDE 重新運行模型？
同樣，有沒有辦法保存經過清理步驟、對齊和轉換步驟的資料？
另一句警告是，我不建議在下降大小的資料集上在現場演示中運行 p 樣條線。當客戶在 16GB 機器上查看約 500,000 行資料時，花了大約 15 分鐘，然後 JMP 崩潰了。
回覆：功能數據瀏覽器不幸的是，我們沒有辦法保存模型擬合，因此每次都需要重新擬合。在 14.1 中，我們將能夠使用關聯的 JSL 函數來儲存預測公式，這將允許使用者更好地探索與 Profiler 相符的模型。這也將允許使用 FPC 分數進行功能重建。但這仍然無法提供一種無需重新擬合原始模型即可直接對新功能進行評分的方法。
使用者可以探索其他技術來進行這些預測，例如使用函數的某些觀察方面為 FPC 建立預測公式。那麼，14.1 中的公式肯定會對他們有所幫助，但並不是理想的解決方案。
為了保存數據，您可以使用頂級 RTM 選項「保存數據」來執行此操作。使用者還可以在擬合模型後「儲存資料」以查看建模回應 (Y) 值（來自模型 RTM）。
另外，如果您有任何我們可以查看的崩潰報告，請發送給我們！
