Salvataggio di una funzione levigata di due variabiliNon ho solo bisogno di visualizzare una funzione levigata di due variabili Y(X1, X2), che è ciò che posso fare con un grafico di contorno in Graph builder con un parametro di levigatezza regolabile lambda, ma anche di salvare una tabella di valori Y levigati Y liscio (X1, X2). Come potrei procedere?
Analisi e modellazione dei dati di baseRe: Salvataggio di una funzione levigata di due variabiliProva le piattaforme di processo Neural o Gaussian. Dovrebbero essere in grado di adattare un modello levigato ai dati e la formula di previsione per quel modello che può essere utilizzata crea una tabella di valori Y levigati. Puoi anche utilizzare quella formula di previsione nei Profiler (Profiler, Contour Profiler) e Surface Plot per visualizzare l'adattamento levigato ai dati.
Re: Salvataggio di una funzione levigata di due variabiliHo preso in considerazione un fit parametrico, ma il modello deve essere davvero complesso per catturare molti punti estremi e di sella che devo avere nella superficie levigata. Cercavo una controparte 2D di uno smoother con una lambda flessibile. Sono sfortunato con JMP qui e devo ricorrere alla programmazione Python?
Re: Salvataggio di una funzione levigata di due variabili
Re: Salvataggio di una funzione levigata di due variabiliGrazie! Il processo gaussiano funziona come un levigatore 2D Y(X1, X2) che posso salvare, ma ho una complicazione nel mio compito di levigatura: i gradi di levigatura (lambda, larghezze gaussiane o altri parametri di levigatura) devono essere molto diversi per X1 e X2, perché so che c'è molto rumore che devo filtrare lungo X1, ma lungo X2 il profilo di cambiamento complicato è il segnale effettivo che voglio catturare nello levigatore. In altre parole, ho bisogno di una levigatura anisotropica. Ho provato l'opzione "Stima Nugget", ma sembra anche essere isotropica (nessuna differenza nel grado di levigatura lungo X1 e X2).
