JMP 如何處理函數資料瀏覽器中的不規則資料？我有不規則的功能資料（16 個功能，每個功能在不同時間點測量）。我能夠將資料直接上傳到 JMP，無需任何資料預處理，JMP 選擇完美的懲罰 P 樣條模型，並在擬合統計中輸出 lambda 和函數輸出的標準差。我的問題是，JMP如何得到函數輸出的標準差？它是如何處理不規則資料的？在擬合模型之前是否使其正常？
此函數的輸出標準差值與資料觀察摘要中所述的值不同，這也讓我感到困惑。
進階統計建模數據探索和視覺化實驗設計回覆：JMP 如何處理函數資料瀏覽器中的不規則資料？嗨@統計書呆子 ，
歡迎來到社區！
當您提到“不規則資料”時，我想您提到的是功能資料在不同時間點出現，不一定相同？根據所選的模型系列，您可能不需要常規時間空間上的資料： 函數模型擬合的類型對於需要均勻間隔網格（如小波）的模型系列，JMP 會對資料進行轉換以獲得所需的輸入格式。
關於函數的輸出標準差，您提到的是報告的哪一部分？在模型選擇面板中，函數標準差被定義為「擬合模型的殘差西格瑪」（來源： 基底函數擴展模型報告）。摘要中，反應標準差是對原始資料的Std計算，後面沒有擬合模型。您可以在此處查看範例以了解差異： Additional Examples of the Function Data Explorer Platform
希望這個回答對你有幫助
回覆：JMP 如何處理函數資料瀏覽器中的不規則資料？嗨維克多，
謝謝你回到我身邊。是的，你是對的，我的意思是來自不同時間點的數據。我選擇了P 樣條模型，但在課程學習期間，我了解到將「不規則」資料擬合到p 樣條需要資料首先是規則的，這引起了我的興趣，因為我沒有選擇任何特定的資料預處理選項，而JMP 仍然可以執行 P 樣條擬合，所以我想知道 JMP 對資料進行哪些轉換（如果有）？
感謝您提供協助清除的殘差西格瑪，但另一個後續問題：在函數摘要報告的統計詳細資料中提到的方程式中，它表示假設輸入資料是從0 到1，這是否意味著它仍然會應用這些如果輸入不是從 0 到 1，方程式會怎麼樣？
回覆：JMP 如何處理函數資料瀏覽器中的不規則資料？嗨@統計書呆子 ，
（B-或P-）樣條曲線是使用多項式的分段函數，它們不需要相等/規則的時間空間，因為它將在這些點之間進行插值： 樣條曲線（數學）因此JMP可以直接擬合B-或P-樣條曲線，而不需要任何資料轉換。
你提到的部分是關於Integrated Difference、RISE、RIFS等特定指標的計算，需要輸入0到1的值來計算積分公式。如果您的數據不在 0-1 範圍內，JMP 將使用 X' = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin) 等公式重新調整/轉換您的輸入數據，以獲得正確的輸入值範圍。
希望這個回答能解決你的疑問
回覆：JMP 如何處理函數資料探索器中的不規則資料？謝謝你！這確實消除了我的疑慮！
