JMP 如何处理函数数据探索器中的不规则数据？我有不规则函数数据（16 个函数，每个函数在不同时间点测量）。我能够将数据直接上传到 JMP，无需任何数据预处理，JMP 会选择完美的惩罚 P 样条模型，并在拟合统计中输出 lambda 和函数输出的标准差。我的问题是，JMP 如何获得函数输出的标准差？它是如何处理不规则数据的？它在拟合模型之前是否将其变为规则的？
该函数的输出标准偏差值与数据观察摘要中所述的值不同，这也让我感到困惑。
高级统计建模数据探索与可视化实验设计回复：JMP 如何处理函数数据探索器中的不规则数据？你好@统计书呆子 ，
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当您提到“不规则数据”时，我猜您指的是功能数据出现在不同的时间点，不一定相同？根据所选的模型系列，您可能不需要在规则的时间空间上拥有数据： 功能模型拟合的类型对于需要均匀分布网格的模型系列（如小波），JMP 会对数据进行转换以获得所需的输入格式。
关于函数的输出标准差，您指的是报告的哪一部分？在模型选择面板中，函数标准差定义为“拟合模型的残差 sigma”。 （来源： 基础函数扩展模型报告）。在摘要中，响应标准差是原始数据上的 Std 计算，背后没有拟合模型。您可以在此处查看示例以了解差异： 函数数据探索器平台的其他示例
希望这个答案能帮到你，
回复：JMP 如何处理函数数据探索器中的不规则数据？嗨维克多，
感谢您回复我。是的，您说得对，我指的是来自不同时间点的数据。我选择了 P 样条模型，但在课程学习期间，我了解到将“不规则”数据拟合到 P 样条需要先将数据调整为规则数据，这引起了我的兴趣，因为我没有选择任何特定的数据预处理选项，而 JMP 仍然可以执行 P 样条拟合，所以我想知道 JMP 对数据进行了哪些转换（如果有的话）？
感谢您提供的残差西格玛帮助我解决了这个问题，但还有另一个后续问题：在函数摘要报告的统计细节中提到的方程中，它假设输入数据是从 0 到 1，这是否意味着如果输入不是从 0 到 1，它仍然会应用这些方程？
回复：JMP 如何处理函数数据探索器中的不规则数据？你好@统计书呆子 ，
(B 或 P) 样条线是使用多项式的分段函数，它们不需要相等/规则的时间空间，因为它将在这些点之间进行插值： 样条线（数学）因此 JMP 可以直接拟合 B 或 P 样条线，而无需任何数据转换。
您提到的部分是关于特定指标（如积分差值、RISE、RIFS）的计算，这些指标需要输入 0 到 1 之间的值来计算积分公式。如果您的数据不在 0-1 范围内，JMP 将重新调整/转换您的输入数据，使其具有正确的输入值范围，公式为 X' = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin)。
希望这个答案能解决你的问题，
回复：JMP 如何处理函数数据探索器中的不规则数据？谢谢！这确实消除了我的疑虑！
