非パラメトリックトレンドこんにちは、
私は医師研究者です。生物学や臨床測定では、患者の多様性や実際のベースラインがないなどの理由で、データを数値的に分析することが難しいことがよくあります。私たちが持っているのは傾向、つまり「この（値）はどこに向かっているのか」です。生物学的には、多くの場合、変化、傾向、軌跡は絶対値よりも重要であり、単に信頼性が高いです。そのため、患者や生物学的サンプルの結果を追跡しているときに、患者またはサンプルのグループの経時的な傾向を確認する必要があることは珍しくありません。次に、それらを比較したり、クラスター化したりします。これを行うためのいくつかのテクニックがあり、ここで非常によくレビューされ、例示されています： https 
/doi.org/10.1093/bib/bbad390
これ（ローカル類似性分析）のもう 1 つの重要な側面は、時間の経過とともに変化する信号を同期できることです。
JMP にこれらの機能があれば非常に便利です。
ウリエル。
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と視覚化予測モデリングと機械学習Re: ノンパラメトリックトレンド - ステータスが「確認済み」に変更されました@utkcito-GMC さん、このリクエストを送信していただき、リンクと PDF を共有していただき、ありがとうございます。
