Esiste qualcosa come la piattaforma di adattamento delle curve in cui è possibile provare diverse trasformazioni dei dati per trovare il miglior adattamento lineare?Sulla piattaforma curve fit puoi provare diversi tipi di curve e vedere quale si adatta meglio. Vorrei poter confrontare diverse trasformazioni di dati per trovare la migliore adattabilità lineare. Esiste una piattaforma che può farlo?
Sto utilizzando JMP 17.0 su un MacBook Pro.
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R: esiste qualcosa come la piattaforma di adattamento delle curve in cui è possibile provare diverse trasformazioni dei dati per trovare il miglior adattamento lineare?ma voglio solo un adattamento lineare. Voglio provare diverse trasformazioni di dati per vedere quale fornisce il miglior adattamento lineare.
R: esiste qualcosa come la piattaforma di adattamento delle curve in cui è possibile provare diverse trasformazioni dei dati per trovare il miglior adattamento lineare?Un modo semplice per farlo sarebbe creare una nuova colonna separata per ciascuna delle trasformazioni che vuoi usare, quindi usare la piattaforma Fit Y by X e generare la Fit Line. Puoi quindi ordinare le diverse regressioni in base alla Goodness of Fit
R: esiste qualcosa come la piattaforma di adattamento delle curve in cui è possibile provare diverse trasformazioni dei dati per trovare il miglior adattamento lineare?Penso che tu debba distinguere tra funzioni lineari e modelli lineari. I polinomi sono funzioni non lineari ma sono modelli lineari: Y=f(X,X2, X3, ecc.) può essere una funzione lineare. La curva di adattamento si adatterà a tali polinomi. Si adatterà anche a cose che non sono modelli lineari. Quindi, puoi limitarti ai polinomi per iniziare. Ora, se vuoi trasformazioni logaritmiche, allora penso che dovrai seguire il consiglio di txnelson e creare colonne per queste. Ovviamente, una trasformazione logaritmica è una funzione non lineare, ma puoi avere un modello lineare nei logaritmi di X e/o Y. Nessuna piattaforma coprirà automaticamente tutte le potenziali trasformazioni. Non penso che tu stia insistendo solo sulle funzioni lineari: la regressione dei minimi quadrati ti darà la funzione lineare più adatta e non c'è bisogno di provarne altre poiché la retta di regressione (superficie) è già quella più adatta.
R: esiste qualcosa come la piattaforma di adattamento delle curve in cui è possibile provare diverse trasformazioni dei dati per trovare il miglior adattamento lineare?Se si desidera applicare una trasformazione Box Cox prima di adattare i dati, è possibile utilizzare la piattaforma Fit Model e nel menu del triangolo rosso selezionare
Quindi vai al menu Box-Cox e seleziona
e otterrai un adattamento per la variabile trasformata:
R: esiste qualcosa come la piattaforma di adattamento delle curve in cui è possibile provare diverse trasformazioni dei dati per trovare il miglior adattamento lineare?Graph Builder è anche un ottimo strumento per l'adattamento a un sistema di coordinate trasformato.
ad esempio cambia la scala dell'asse in logaritmo e adatta una linea invece di un esponenziale : )
c'è un che porterà tali crisi a un livello completamente nuovo:
Graph Builder: disattiva il filtro dati locale per tipi di grafici specifici
Oltre alla trasformazione logaritmica , l'utente può anche selezionare trasformazioni diverse come la scala probit per distribuzioni normali, oppure può specificare la propria trasformazione "manualmente" tramite JSL / Scale to Internal/External . Un bell'esempio può essere trovato nell'indice di scripting:
R: esiste qualcosa come la piattaforma di adattamento delle curve in cui è possibile provare diverse trasformazioni dei dati per trovare il miglior adattamento lineare?Una terza opzione: vai su Adatta Y per X e usa Adatta speciale...
Nel menu puoi scegliere alcune trasformazioni comuni per gli assi X e Y:
R: esiste qualcosa come la piattaforma di adattamento delle curve in cui è possibile provare diverse trasformazioni dei dati per trovare il miglior adattamento lineare?Grazie! Questo è il genere di cose che cercavo.
R: esiste qualcosa come la piattaforma di adattamento delle curve in cui è possibile provare diverse trasformazioni dei dati per trovare il miglior adattamento lineare?JMP fornisce una trasformazione Box-Cox automatizzata per la risposta in Fit Least Squares. Questo metodo generalizza le trasformazioni comuni come logaritmi o radici.
