Sauvegarde d'une fonction lissée de deux variablesJe dois non seulement visualiser une fonction lissée de deux variables Y(X1, X2), ce que je peux faire avec un tracé de contour dans Graph Builder avec un paramètre de lissage réglable lambda, mais aussi enregistrer un tableau de valeurs Y lissées Y lisse (X1, X2). Comment dois-je procéder ?
Analyse et modélisation de données de baseRe : Sauvegarde d'une fonction lissée de deux variablesEssayez les plateformes de processus neuronal ou gaussien. Elles devraient être capables d'adapter un modèle lissé aux données, et la formule de prédiction pour ce modèle qui peut être utilisée crée un tableau de valeurs Y lissées. Vous pouvez également utiliser cette formule de prédiction dans les profileurs (Profiler, Contour Profiler) et Surface Plot pour visualiser l'ajustement lisse aux données.
Re : Sauvegarde d'une fonction lissée de deux variablesJ'ai envisagé un ajustement paramétrique, mais le modèle doit être vraiment complexe pour capturer de nombreux extrema et points de selle dont j'ai besoin dans la surface lissée. Je cherchais un équivalent 2D d'un lisseur avec un lambda flexible. Est-ce que je n'ai pas de chance avec JMP ici et dois recourir à la programmation Python ?
Re : Sauvegarde d'une fonction lissée de deux variables
Re : Sauvegarde d'une fonction lissée de deux variablesMerci ! Le processus gaussien fonctionne comme un lisseur 2D Y(X1, X2) que je peux sauvegarder, mais j'ai une complication dans ma tâche de lissage : les degrés de lissage (lambdas, largeurs gaussiennes ou d'autres paramètres de lissage) doivent être très différents pour X1 et X2, car je sais qu'il y a beaucoup de bruit que je dois filtrer le long de X1, mais le long de X2, le profil de changement compliqué est le signal réel que je veux capturer dans le lisseur. En d'autres termes, j'ai besoin d'un lissage anisotrope. J'ai essayé l'option "Estimer le pépite", mais elle semble également être isotrope (aucune différence de degré de lissage le long de X1 et X2).
