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各位， 到 这 推介会 关于 a 使用 案件 的 曲线 结盟。 经验丰富 分析师 经常 说 那 在 a 更大 分析 项目， 加 减 60 % 的 这 全部的 时间 去 进入 这 准备 的 数据。 如果 曲线 玩 a 角色 和 尤其 这 结盟 的 曲线 是 需要， 然后 那 是 当然 关闭 到 这 真相。
曲线 是 非常 具体的 类型 的 数据， 和 跳转 有 一些 工具 到 工作 和 曲线 和 到 地址 全部 这 有关的 问题。 在 这 样本 图书馆， 那里 是 这 藻类 Mitscherlich 数据， 哪个 是 一 的 我的 最喜欢的 数据 套 和 那 尊重 因为 它 有 这 选项 到 交易 和 许多 方面 的 配件 曲線。
这 是 只是 一个 例子 的 这 发展 的 藻类 密度 在 不同的 治療。 这 类型 的 曲线 那 我是 去 到 讲话 关于 是 通常 观察 或者 测量 超过 时间。 但 这 没有 意思是 任何 损失 在 概论。 这 呈现 概念 工作 在 全部 种类 的 曲线 关系。
这 是 一个 例子， A 藻类 测量 超过 时间， 和 一 的 这 方面 那 是 在 这 重点 的 这 分析 为了 这 数据 放 是 到 指定 曲线， 具体的 类型 的 曲线 那 有 a 已知 形状 和 是 驱动 经过 肯定 参数 和 然后 到 估计 那些 参数 基于 在 这 数据。
在 那些 案件， 这 参数 非常 经常 有 a 技术的 意义 喜欢 坡， 词形变化 观点， 限制 那 获取 走近了。 那 平台 这里 还 有 这 滑块 那 让 你 分析 如何 改变 一 的 那些 参数 影响 这 形状 的 这 曲线。
在 这 具体的 案件 那 我们 是 去 到 讲话 关于， 我们 是 不是 具体来说 感兴趣的 在 这 曲线。 这 曲线 本身 是 仅有的 a 帮助 因为 我们 是 面对 其他 问题。
这 是 这 数据 放， 或者 这 是 a 部分 的 这 数据 放 那 去 后退 到 这 真实的 问题。 我们 有 这 系列 的 测量， 一 和 其他 系列 的 测量， 和 他们 属于 到 二 不同的 设备。 U 不幸的是， 这 时钟 的 这些 设备 是 不是 在 同步。 但 幸运的是， 每个 的 这 设备 有 一 传感器 那 测量 这 相同的 物质。 W e 可以 看 为了 次 在哪里 这 测量 是 非常 关闭 到 每个 其他。 然后 尝试 到 寻找 出去 如何 到 正确的 一 的 这 时钟， 所以 到 说， 所以 那 我们 得到 对齐 测量， 和 然后 使用 那些 到 评价 这 数据 从 全部 这 中心 那 有 到过 可用的 在 那 数据 放。
什么 曾是 这 问题 的 这 任务？ 你 看 这 曲线 这里。 这 红色的 曲线 是 这 一 那 我们 拿了 作为 这 参考 曲线， 和 这 蓝色的 一 是 这 一 那 我们 通缉 到 转移。 你 看 不是 仅有的 那 这 曲线 是 相当 一些 距离 离开， 虽然 他们 应该 理论上 有 测量 这 相同的 物质 在 这 相同的 时间， 但 还 这 时间 点 的 每个 系列 是 完全地， 或者 这 时间 观点 的 两个都 系列 是 完全地 无关。 和 这 仅有的 眼睛， 我们 不 看 任何 落后 那 我们 可以 使用 到 正确的 一 的 这 数据 套。
所以， I 看起来 进入… I 比较的 这 时间 点， 不是 这 Y 测量， 这 时间 点 的 这 二 系列。 如果 那里 曾是 只是 a 转移， 然后 我们 会 预计 到 看 全部 这 数据， 全部 这 点 确切地 在 一 线。 但 这里 你 看 那里 是 UPS 和 起伏， 所以 这 是 明显地 不是 这 案件。
也许 我们 能 看 更多的， 我们 能 理解 更多的 如果 我们 计算 排 经过 排 在 这 数据 桌子， 我们 计算 这 不同之处 的 这 二 次 和 看 在 那些。 这里 和 一些 幻想， 我们 看 a 小的 少量 的 曲率， 所以 到 这 结尾， 它 似乎 到 是 更近 有关的 比 到 这 开始。 但 在 这 开始， 这 看起来 喜欢 真实的 随机的 数据。 这 作为 出色地 做 不是 帮助 我们 a 很多 到 数字 出去 如何 到 涉及 这 数据。
I 想法 I 有 这 关联 到 这 数据 桌子， 但 我们 能 看 在 这 截屏 作为 出色地。 这 是 这 数据 放 那 你 有 见过 前， a 小的 少量 已注释。 我们 看 那 二 线 有 具体的 标记， 这 星星 和 这 圆圈。 这 是 到期的 到 这 事实 那 这 所有的 测量 项目 有 a 坡道- 向上 阶段， 和 在 这 星星 观点， 这 测量 系列， 这 测量 时间， 这 真实的 过程 时间 開始了。
这 圆圈 是 那里 在哪里 我们， 后 视觉的 或者 手动的 检查， 锯 这 开始 观点 在 这 第二 时间 系列， 和 我们 想 到 对齐 两个都。 W e 需要 到 改变 这 关系 的 这 行， 的 这 数据 和 这 行。 我们 想 到 转移 一 的 这 数据 套， 和 那 提醒 我 的 这 帕特诺斯特 那 I 喜欢 到 使用 什么时候 许多 年 前 I 曾是 在职的 为了 a 公司 那 有 a 非常 老的 行政 建筑 和 我们 有 这 帕特诺斯特 在 那里。
它 来了 到 我 那 这 战略 那 我们 是 下列的 是 部分 的 帕特诺斯特班次， 哪个 给出 这 单词 电梯 沥青 a 完全地 新的 意义， 经过 这 方式。 如何 做 我们 寻找 这 正确的 步骤， 这 正确的 地方 到 合身？ 我们 做 不是 有 相似的 或者 完全相同的 时间 点 在 两个都 系列 的 次。 我们 需要 到 构造 那些 时间 点 不知何故。 的 课程， 这 是 完毕 通过 插值。
T 他 第一的 事物 那 来 进入 头脑 是 线性 插值， 和 如果 I 飞涨 在 进入 仅有的 a 部分 的 这 数据 放， 然后 它 是 明显 那 线性 插值， 所以 只是 检查， 所以 到 说， 这 回归 之间 邻接 时间 点 有 一些 问题， 尤其 如果 我们 看 进入 区域 在哪里 我们 有 水平的 线条， 哪个 可能 容易地 发生。 然后 这 时间 观点 在 那 范围 是 相当 随意的。 它 总是 线索 到 这 相同的 结果。 这 对面的 是 真的。 如果 我们 是 在 一个 区域 和 a 非常 陡 上升， 然后 a 小的 改变 在 这 X- 轴 或者 这 时间 可能 带领 到 重要的 变化 在 这 Y 价值。 T 他的 是 不是 a 非常 好的 技术。 我们 能 使用 样条线 到 插值 这 值。
你 知道 样条线， 当然 从 这 图形 建造者。 如果 你 制作 a 分散 阴谋， 然后 经过 默认， 这 更平滑 是 切换 在 和 这 更平滑 提供 样条线。 你 能 甚至 改变 这 刚性 或者 这 程度 的 合身 或者 这 亲密 到 这 数据 和 a 滑块 在 这 图形 建造者。
这 优势 的 使用 a 样条线 作为 一个 插值 工具， 还 需要 进入 考虑 点 更远 离开。 T 嘿 建造 a 光滑的 曲线。 那 是 为什么 在 这 图形 建造者， 它是 称为 这 更顺畅。 这 使 它 更轻松 到 使用 那些 为了 插值和 到 使用 这些 作为 出色地 作为 a 根据 在 我们的 结盟 过程。
我们 需要 到 合身 样条线。 如何 能 我们 做 这 或者 哪个 平台 做 帮助？ 第一的 的 全部， 简单的 工具 是 合身 Y 经过 X 来 进入 头脑 非常 快速地 什么时候 你 工作 和 跳转 和 做 那 数据 分析。 这 是 这 数据， 一 的 这 曲線。 那里 是 这 样条线 合身， 和 这里 是 这 滑块 那 让 我 选择 如何 关闭 或者 如何 关闭 I 想 到 合身 我的 数据。 非常 好的， 非常 简单的 到 使用， 和 你 能 节省 这 样条线 但 仅有的 这 价值观， 不是 这 公式。 我们 是 敏锐的 在 得到 这 公式 为了 这 样条线。
下一个 停止， 合身 模型。 如果 你 有 a 连续的 多变的， 你 选择 它， 你 能 给 这 这 属性 的 存在 a 打结 样条线 影响。 什么时候 你 做 所以，你 是 提示 到 说 如何 许多 结 那 样条线 应该 有， 这 越多，越多 灵活的。 I 接受 这 默认， 说 跑步。 我们 得到 这 典型的 报告 从 合身 模型。 A 另外， 我们 有 合身 模型， 函数 的 保存 公式。 我们 能 使用 合身 模型， 节省 这 公式。
小的 劣势 这里 是 I 需要 到 指定 这 数字 的 结 前 I 开始 这 分析。 一次 这 分析 是 完毕 之内 这 平台， I 不 有 这 选项 到 玩 和 它 或者 改变 它 喜欢 它 是， 为了 例子， 在 适合 Y 经过 十。
其他 工具 是 这 功能 数据探索器 .T 他 功能 数据 探险家 有 样条线 作为 a 核 功能， 和 它 是 还 功能 到 寻找 最佳的 定义， 最佳的 适合 为了 这 样条线。 你 能 出口 一切。 它是 a 少量 因为 简单的 任务 喜欢 这 是 不是 在哪里 这 功能 数据 探险家 是 制成 为了。 你 需要 一些 更多的 点击 到 来 到 a 结果。 A 另外， 它是 仅有的 可用的 为了 人们 WHO 有 JMP 角色。
遗迹， 这 图形 建造者。 你 有 见过 它 前， 和 这 时间 I 想 到 展示 这 样条线 控制 作为 出色地。 作为 I 说， 我们 能 使用 这 滑块 到 决定 这 合身。 A 非常 好的 特征， 经过 这 方式， 是 那 你 能 查看 这 盒子， 然后 通过 a 引导程序 采样 方法， 这 信心 间隔 为了 这 更平滑 是 计算 或者 估计的。 你 看 如何 那 何时改变 我是… 现在 你 能 看 更好的， I 有 a 很多 的 数据 和 那里 是 不是 也 很多 多变性。
H 还 这 信心 乐队 是 相当 小的。 但 如果 我们 飞涨 进入 一 的 这些 区域 这里， 为了 例子， 那 地方 和 看 在 什么 发生 什么时候 I 改变 这， 然后 我们 看 那 这 更平滑 能 甚至… 那 这 线 的 这 更平滑 能 甚至 走 出去 的 它是 自己的 信心 乐队。 这 是 其他 视觉的 帮助 到 寻找 出去 a 好的 合身 为了 这 更顺畅， 为了 这 样条线。 它 应该 停留 之内 它是 自己的 信心 限制。 然后 来 这 非常 重要的 选项 这里。 我们 能 节省 这 公式。 然后 我们 有 a 公式 为了 这 样条线。
这 图形 建造者 惊喜 作为 a 造型 工具。 WHO 有 预期的 这？ 如何 做 那 帮助？ 这 是 再次 部分 的 我的 数据 桌子， 小的 部分。 你 看 那 现在 I 有 二 列 这里 在哪里 I 已保存 这 公式 为了 这 更平滑 也。 向下 这里 在 这 有色 行， I 放 一些 随意的 时间 点 在。 那 线索 到 一个 插值响应 相对的 到 这 时间 观点 那 I 有 给出。 它 仅有的 作品 为了 插值。 我们 不能 推断 这 方式， 它是 仅有的 和 插值。
但 这 方式 I 能， 为了 例子， 手动 添加 不同的 时间 點。 I 有 这 一 这里 加 X 秒 在 那 案件 , 和 然后 I 能 看 什么 是 这 不同之处 的 这 插值 价值。 现在 I 能 放 参考 次 在 和 I 看 确切地 什么 是 这 预期的 价值， 加 减 a 小的 少量 为了 两个都 测量。
I 做过 这 为了 二 不同的 阶段。 I 能 去 这里 和 实验 不再。 在 我的 杂志， 你 看 在 这 黄色的 行， I 额外 八 秒。 在 这 橙子 个， 10 秒。 取决于 在 什么 你 想 到 做， 这 是 这 原则 的 如何 你 能 工作 和 这。 如果 你的 任务 是 a 一- 离开 任务， 这 是 好的 足够的。 你 能 去 在 这里， 玩 和 这 数据， 看 这 不同之处。
我们的 任务 曾是 更多的 常规的。 这 好的 事物 是 一切 能 是 受控 和 JSL。 作为 通常， 为了 许多 命令 那 你 做 手动 在 线， 你 有 相应的 JSL 陈述， 和 I 只是 上市 一些。 这 是 不是 a 在职的 程序。 第一的 的 全部， 你 需要 到 放 向上 这 图形， 清除。 然后 你 有 命令 那 你 能 发送 到 这 图形 和 具体来说 到 这 更平滑 元素 在 你的 图形。 我们 能 改变 这 更平滑 所以 我们 可以 甚至 交互式地 尝试 到 决定 好的 适合。
我们 能 还 给 这 命令 到 节省 这 公式 在 这 数据 桌子。 那 是 这 命令 那 戏剧 一个 重要的 角色 为了 我们的 解决方案 这里。 你 能 读 出去 这 当前的 设置 的 这 Lambda 滑块 和 某物 小的。
如何 做过 我们 想 到 使用 这？ 这 概念 这里 曾是， 的 课程， 第一的 你 需要 到 决定 什么 是 这 参考 曲线 和 什么 是 这 客观的 曲线， 这 一 那 需求 到 是 转移了。 然后 你 计算 这 样条线 功能 为了 这 参考 曲线 和 决定 这 方向 的 转移。 在哪里 是 我们？ 做 我们 需要 到 转移 我们的 时间 向上 或者 向下？
然后 我们 移动 这 Y 价值观 的 这 客观的 曲线， 一 排 在 这 期望 方向 和 计算 这 样条线 功能 为了 这 新的 曲线。 节省 那， 使用 a 参考 价值， 和 然后 计算 这 差异 在 Y 为了 每个 排。 然后 我们 拿 这 全部的 和 的 那些 差异 作为 a 标准 什么时候 到 休息 这 过程。 因为 后 每一个 步， 我们 计算 那 不同之处， 我们 节省 这 不同之处， 我们 做 这 下一个 步， 和 我们 查看， 曾是 那里 一个 改进？
如果 是的， 我们 移动 向上 或者 向下 一 排 更多的， 和 然后 我们 重复 那 所有的 活动 直到 那里 是 不 改进 不再。 这 所有的 程序 在 这 真实的 项目， 的 课程， 运行 在后面 这 场景。 你 不会 看 任何事物。 但 I 额外 做过 一些 图表 到 制作 它 视觉的 到 证明 如何 那 作品 步 经过 步。
这 开始 情况 是 这 一。 在 这 左边- 手 图形， 你 看 这 虚线 线 和 这 坚硬的 线。 这 虚线 线 是 这 参考 线。 这 坚硬的 线 需求 到 是 感动。 在 这 正确的 边， 你 看 这 差异 每 排。
在 这 开始， 这 差异 是… 你 看 那 这里 在 这 开始 区域， 这 差异 这里 是 漂亮的 小的。 然后 他们 得到 更大 和 更大， 和 他们 是 消极的。 那 是 为什么 它 去 向下 这里 在 a 消极的 规模， 非常 小的 差异 在 这 开始， 和 然后 他们 得到 向上 更大。
这 是 这 开始 情况。 你 将要 看 这 图片 再次。 然后 这 程序 将要 开始 转移 这 参考 曲线 一 细胞 向上 在 我们的 情况， 我们的 案件。 然后 你 看 如何 这些 图表 更新 为了 每一个 步。 是的， 第一的 我们 需要 到 告诉 跳转 什么 是 这 时间 和 测量 价值观 为了 这 参考 和 这 客观的 曲线。 这里 我们 去。 它 将要 拿 a 小的 少量 在 这 开始， 然后 然后 这 步骤 来 快点。
你 看 如何 为了 每一个 步， 这 蓝色的 曲线 方法 这 虚线 曲线， 和 如何 这 差异 减少。 这 最后的 步 做过 不是 提升 这 情况 不再， 所以， 这 程序 阶梯式 一 步 后退。
现在， 我们 有 这 数据 桌子 在 a 情况 在哪里 我们 转移 向上 这 客观的 曲线。 现在 我们 能 使用 这 转移 为了 全部 这 其他 测量， 为了 全部 这 其他 传感器 结果 那 我们 有 为了 这 设备 和 开始 这 分析。
那 曾是 它。 I 希望 I 可以 启发 你 a 小的 少量。 它 曾是 一个 有趣的 推介会。 如果 你 有 任何 问题， 请 不 犹豫 到 接触 我。 我的 电子邮件 曾是 在 顶部 的 这 推介会， bernd.heinen@stabero.c 关于。 感谢 你 非常 很多。
