Bienvenido,
todos, a este presentación acerca de a usar caso de curva alineación. Experimentado analistas a menudo decir eso en a más grande analítico proyecto, más menos 60 % de el total tiempo va en el preparación de datos. Si curvas jugar a role y especialmente el alineación de curva es necesario, entonces eso es ciertamente cerca a el verdad.
Curvas son muy específico tipos de datos, y JMP tiene alguno herramientas a trabajar con curvas y a DIRECCIÓN todo el relacionado problemas. En el muestra biblioteca, allá es el Algas Datos de Mitscherlich, cual es uno de mi favorito datos conjuntos con eso respeto porque él tiene el opción a trato con muchos aspectos de adecuado curvas.
Este es justo un ejemplo de el desarrollo de Algas densidad en diferente tratos. El tipo de curvas eso Soy yendo a hablar acerca de son típicamente observaciones o mediciones encima tiempo. Pero este no significar cualquier pérdida en generalidad. El presentado conceptos trabajar en todo tipos de curva relaciones.
Este es un ejemplo, A lgae medición encima tiempo, y uno de el aspectos eso es en el enfocar de el análisis para este datos colocar es a especificar curvas, específico tipos de curvas eso tener a conocido forma y son impulsado por cierto parámetros y entonces a estimar aquellos parámetros basado en el datos.
En aquellos casos, el parámetros muy a menudo tener a técnico significado como pendiente, inflexión punto, límite eso obtiene se acercó. Eso plataforma aquí también tiene el deslizadores eso dejar tú analizar cómo cambio uno de aquellos parámetros afecta el forma de el curva.
En el específico caso eso nosotros son yendo a hablar acerca de, nosotros son no específicamente interesado en el curva. El curva sí mismo es solo a ayuda porque nosotros son frente a otro problema.
Este es el datos colocar, o este es a parte de el datos colocar eso va atrás a el real problema. Nosotros tenía este serie de mediciones, uno y otro serie de mediciones, y ellos pertenecer a dos diferente dispositivos. U Desafortunadamente, el relojes de estos dispositivos eran no en sincronización. Pero afortunadamente, cada de el dispositivos tenía uno sensor eso mesurado el mismo sustancia. W e podría mirar para veces dónde el mediciones eran muy cerca a cada otro. Entonces intentar a encontrar afuera cómo a correcto uno de el relojes, entonces a decir, entonces eso nosotros conseguir alineado mediciones, y entonces usar aquellos a evaluar el datos de todo el centros eso tener estado disponible en eso datos colocar.
Qué era el problema de el ¿tarea? Tú ver el curvas aquí. El rojo curva es el uno eso nosotros tomó como el referencia curva, y el azul uno es el uno eso nosotros buscado a cambio. Tú ver no solo eso el curvas son bastante alguno distancia lejos, a pesar de ellos debería teóricamente tener mesurado el mismo sustancia en el mismo tiempo, pero también el tiempo agujas de cada serie es completamente, o el tiempo punto de ambos serie son completamente no relacionado. Con el solo ojo, nosotros no ver cualquier retraso eso nosotros podría usar a correcto uno de el datos conjuntos.
Por lo tanto, I miró en… I comparado el tiempo agujas, no el Y mediciones, el tiempo agujas de el dos serie. Si allá era justo a cambio, entonces nosotros quería esperar a ver todo el datos, todo el agujas exactamente en uno línea. Pero aquí tú ver allá son Unión Postal Universal y bajas, entonces este es obviamente no el caso.
Tal vez nosotros poder ver más, nosotros poder entender más si nosotros calcular fila por fila en el datos mesa, nosotros calcular el diferencia de el dos veces y mirar en aquellos. Aquí con alguno fantasía, nosotros ver a pequeño poco de curvatura, entonces a el fin, él parece a ser íntimamente relacionado que a el comienzo. Pero en el comienzo, este aspecto como real aleatorio datos. Este como Bueno hace no ayuda a nosotros a lote a cifra afuera cómo a relatar el datos.
I pensamiento I tenía el enlace a el datos mesa, pero nosotros poder mirar en este captura de pantalla como Bueno. Este es el datos colocar eso tú tener visto antes, a pequeño poco anotado. Nosotros ver eso dos pauta tener específico marcadores, el estrella y el círculo. Este es pendiente a el hecho eso el entero medición proyecto tenía a rampa- arriba fase, y en el estrella punto, el medición serie, el medición tiempo, el real proceso tiempo comenzó.
El círculo es allá dónde nosotros, después visual o manual inspección, sierra el a partir de punto en el segundo tiempo serie, y nosotros desear a alinear ambos. W e necesidad a cambiar el relación de el filas, de el datos y el filas. Nosotros desear a cambio uno de el datos conjuntos, y eso recordado a mí de el paternóster eso I como a usar cuando muchos años atrás I era laboral para a compañía eso tenía a muy viejo administrativo edificio y nosotros tenía el paternóster en allá.
Él vino a a mí eso el estrategia eso nosotros son siguiente es parte de turno de paternóster, cual da el palabra ascensor paso a completamente nuevo significado, por el forma. Cómo hacer nosotros encontrar el bien pasos, el bien lugar a ¿adaptar? Nosotros hacer no tener similar o idéntico tiempo agujas en ambos serie de veces. Nosotros necesidad a construir aquellos tiempo agujas de alguna manera. De curso, este es hecho a través de interpolación.
T él primero cosa eso llega en mente es lineal interpolación, y si I zoom en en solo a parte de el datos colocar, entonces él es evidente eso lineal interpolación, entonces justo de cheques, entonces a decir, el regresión entre vecino tiempo agujas tiene alguno problemas, especialmente si nosotros mirar en áreas dónde nosotros tener horizontal pauta, cual puede fácilmente suceder. Entonces el tiempo punto en eso rango es bastante arbitrario. Él siempre dirige a el mismo resultados. El opuesto es verdadero. Si nosotros son en un área con a muy empinado ascenso, entonces a pequeño cambiar en el INCÓGNITA- eje o el tiempo puede dirigir a significativo cambios en el Y valor. T su es no a muy bien técnica. Nosotros poder usar ranuras a interpolar entre el valores.
Tú saber estrías, ciertamente de el gráfico constructor. Si tú hacer a dispersión trama, entonces por por defecto, el más suave es cambiado en y el más suave proporciona estrías. Tú poder incluso cambiar el rigidez o el grado de adaptar o el cercanía a el datos con a control deslizante en el gráfico constructor.
El ventaja de usando a ranura como un interpolación herramienta, también acepta en consideración agujas más lejos. T ey construir a liso curva. Eso es por qué en el gráfico constructor, es llamado el más suave. Este marcas él más fácil a usar aquellos para interpolación y a usar estos como Bueno como a base en nuestro alineación proceso.
Nosotros necesidad a adaptar estrías. Cómo poder nosotros hacer este o cual plataformas hacer ¿ayuda? Primero de todo, simple herramienta es Adaptar Y por X llega en mente muy rápido cuando tú trabajar con JMP y hacer eso datos análisis. Este es el datos, uno de el curvas. Allá es el ranura adaptar, y aquí es el control deslizante eso dejar a mí elegir cómo cerca o cómo cerca I desear a adaptar mi datos. Muy bien, muy fácil a usar, y tú poder ahorrar el ranura pero solo el valores, no el fórmulas. Nosotros son afecto en conseguir el fórmula para el ranura.
Próximo detener, Adaptar Modelo. Si tú tener a continuo variable, tú seleccionar él, tú poder dar este el atributo de ser a anudado ranura efecto. Cuando tú hacer Entonces, tú son impulsado a decir cómo muchos nudos eso ranura debería tener, el Cuanto más, más flexible. I aceptar el por defecto, decir correr. Nosotros conseguir el típico informe de Adaptar Modelo. A También, nosotros tener adaptar modelos, funciones de ahorro fórmulas. Nosotros poder usar Adaptar Modelo, ahorrar el fórmula.
Pequeño desventaja aquí es I necesidad a especificar el número de nudos antes I comenzar el análisis. Una vez el análisis es hecho dentro el plataforma, I no tener el opción a jugar con él o cambiar él como él es, para ejemplo, en Ajuste Y por INCÓGNITA.
Otro herramienta es el Funcional Explorador de datos . yo él Funcional Datos Explorador tiene ranuras como a centro función, y él es también funcionalidad a encontrar óptimo definiciones, óptimo encaja para el estrías. Tú poder exportar todo. Es a poco porque simple tareas como este es no dónde el Funcional Datos Explorador es hecho para. Tú necesidad alguno más clics a venir a a resultado. A También, es solo disponible para gente OMS tener Rol de JMP.
Restos, el Gráfico Constructor. Tú tener visto él antes, y este tiempo I desear a espectáculo el ranura control como Bueno. Como I dicho, nosotros poder usar el control deslizante a determinar el adaptar. A muy lindo característica, por el forma, es eso tú poder controlar este caja, entonces a través de a oreja muestreo método, el confianza intervalo para el más suave es calculado o estimado. Tú ver cómo eso cambia cuando Soy… Ahora tú poder ver mejor, I tener a lote de datos y allá es no también mucho variabilidad.
H también el confianza banda es bastante pequeño. Pero si nosotros zoom en uno de estos áreas aquí, para ejemplo, eso lugar y mirar en qué sucede cuando I cambiar este, entonces nosotros ver eso el más suave poder incluso… Eso el línea de el más suave poder incluso caminar afuera de es propio confianza banda. Este es otro visual ayuda a encontrar afuera a bien adaptar para el más suave, para el ranura. Él debería permanecer dentro es propio confianza límite. Entonces llega el muy importante opción aquí. Nosotros poder ahorrar el fórmula. Entonces nosotros tener a fórmula para este ranura.
El gráfico constructor sorpresas como a modelado herramienta. OMS tenía esperado ¿este? Cómo hace eso ¿ayuda? Este es de nuevo parte de mi datos mesa, pequeño parte. Tú ver eso ahora I tener dos columnas aquí dónde I salvado el fórmulas para el más suave también. Abajo aquí en el de colores filas, I poner alguno arbitrario tiempo agujas en. Eso dirige a un respuesta interpolada relativo a el tiempo punto eso I tener dado. Él solo obras para interpolación. Nosotros no puedo extrapolar este forma, es solo con interpolación.
Pero este forma I poder, para ejemplo, a mano agregar diferente tiempo agujas. I tener este uno aquí más X artículos de segunda clase en eso caso , y entonces I poder ver qué es el diferencia de el interpolado valor. Ahora I poder poner referencia veces en y I ver exactamente qué es el esperado valor, más menos a pequeño poco para ambos mediciones.
I hizo este para dos diferente fases. I poder ir aquí y experimento ya no. En mi diario, tú ver en el amarillo filas, I agregado ocho artículos de segunda clase. En el naranja unos, 10 artículos de segunda clase. Dependiente en qué tú desear a hacer, este es el principio de cómo tú poder trabajar con este. Si su tarea es a uno- apagado tarea, este es bien suficiente. Tú poder ir en aquí, jugar con el datos, ver el diferencia.
Nuestro tarea era más regular. El bien cosa es todo poder ser revisado con JSL. Como habitual, para muchos comandos eso tú hacer a mano en línea, tú tener correspondiente JSL declaración, y I justo listado alguno. Este es no a laboral programa. Primero de todo, tú necesidad a colocar arriba el gráfico, claro. Entonces tú tener comandos eso tú poder enviar a el gráfico y específicamente a el más suave elemento en su gráfico. Nosotros poder cambiar el más suave entonces nosotros podría incluso interactivamente intentar a determinar bien encaja.
Nosotros poder también dar el dominio a ahorrar el fórmula en el datos mesa. Eso es el dominio eso obras de teatro un importante role para nuestro solución aquí. Tú poder leer afuera el actual ajustes de el Lambda control deslizante y algo pequeño.
Cómo hizo nosotros desear a usar ¿este? El concepto aquí era, de curso, primero tú necesidad a determinar qué es el referencia curva y qué es el objetivo curva, el uno eso necesidades a ser desplazado. Entonces tú calcular el ranura función para el referencia curva y determinar el dirección de cambio. Dónde son ¿nosotros? Hacer nosotros necesidad a cambio nuestro tiempo arriba o ¿abajo?
Entonces nosotros mover el Y valores de el objetivo curva, uno fila en el deseado dirección y calcular el ranura función para este nuevo curva. Ahorrar eso, usar a referencia valor, y entonces calcular el diferencias en Y para cada fila. Entonces nosotros llevar el total suma de aquellos diferencias como a criterio cuando a romper el proceso. Porque después cada paso, nosotros calcular eso diferencia, nosotros ahorrar el diferencia, nosotros hacer el próximo paso, y nosotros controlar, era allá un ¿mejora?
Si Sí, nosotros mover arriba o abajo uno fila más, y entonces nosotros repetir eso entero actividad hasta allá es No mejora ya no. El entero programa en el real proyecto, de curso, corre detrás el escenas. Tú no lo haría ver cualquier cosa. Pero I agregado hizo alguno gráficos a hacer él visual a demostrar cómo eso obras paso por paso.
El a partir de situación es este uno. En el izquierda- mano gráfico, tú ver el discontinua línea y el sólido línea. El discontinua línea es el referencia línea. El sólido línea necesidades a ser emocionado. En el bien lado, tú ver el diferencias por fila.
En el comienzo, el diferencias son… Tú ver eso aquí en el a partir de área, el diferencias aquí son bonito pequeño. Entonces ellos conseguir más grande y más grande, y ellos son negativo. Eso es por qué él va abajo aquí en a negativo escala, muy pequeño diferencias en el comienzo, y entonces ellos conseguir arriba más grande.
Este es el a partir de situación. Tú voluntad ver este imagen de nuevo. Entonces el programa voluntad comenzar movedizo el referencia curva uno celúla arriba en nuestro situación, nuestro caso. Entonces tú ver cómo estos gráficos actualizar para cada paso. Sí, primero nosotros necesidad a decir JMP qué son el tiempo y medición valores para el referencia y el objetivo curva. Aquí nosotros ir. Él voluntad llevar a pequeño poco en el comienzo, entonces después el pasos venir más rápido.
Tú ver cómo para cada paso, el azul curva aproches el punteado curva, y cómo el diferencias disminuir. El último paso hizo no mejorar el situación ya no, por lo tanto, el programa escalonado uno paso atrás.
Ahora, nosotros tener el datos mesa en a situación dónde nosotros desplazado arriba el objetivo curva. Ahora nosotros poder usar este cambio para todo el otro mediciones, para todo el otro sensor resultados eso nosotros tenía para este dispositivo y comenzar el análisis.
Eso era él. I esperanza I podría inspirar tú a pequeño poco. Él era un interesante presentación. Si tú tener cualquier preguntas, por favor no dudar a contacto a mí. Mi correo electrónico era en arriba de el presentación, bernd.heinen@stabero.c acerca de. Agradecer tú muy mucho.
