我對 JMP® 學生版有疑問。
我想知道是否可以使用該軟體從RRI（心率間隔）Excel數據中找出壓力指數LF / HF（低頻成分/高頻成分），如果可以，請告訴我這樣做的步驟。
我對 JMP® 學生版有疑問。
可否使用該軟體從 RRI（心率間隔）的 Excel 資料中確定壓力指標 LF/HF（低頻成分/高頻成分）？如果可以，請解釋一下具體操作步驟。
我叫小野，在 SAS Institue Japan 的 JMP 日本分會擔任資深測試員。
我自己也是從你的問題中了解到“HF/LF比率”，所以我的回答會很模糊。
基本上，計算 HF/LF 比率並不是 JMP 的標準功能，並且需要進行程式設計功能所不具備的處理，因此我認為在 JMP 中執行此操作會相當麻煩。
首先，在 JMP 或 JMP Pro（以下統稱「JMP」）中，僅使用單一功能或滑鼠操作無法根據 RR 間隔資料計算 HF/LF 比（壓力指數）。不過，JMP 學生版具備 JMP Pro 的功能。此外，JMP 的 GUI 中還未提供 BMI 計算等其他功能，如果您想在 JMP 中執行此類非標配計算，則需要自行編寫程式。
（沒有可以執行「HF/LF 比率」計算的插件，但 JMP Marketplace 網站（ https://marketplace.jmp.com/ja）上有幾個免費程式使用稱為「插件」的功能並按原樣提供。）
如果您想在 JMP 中計算 HF/LF 比率，則需要按以下方式對其進行程式設計（自己編寫程式碼）：
- 程式設計採用 JMP 特有的語言 JSL（JMP 腳本語言）完成。
- 在 JMP 中使用 Python（JMP 18 及更高版本）進行程式設計。
處理和計算 RR 間隔資料的 HF/LF 比值有多種方法。可能已經存在一種最佳的標準方法，但當我在 ChatGpt 上提出以下問題時，他們介紹了幾篇論文。
有多種方法可以考慮從 RR 間隔計算 LF/HF 比率，例如 (a) 使用線性插值或樣條插值使資料均勻分佈；(b) 是直接使用該值還是對其進行平滑處理以計算頻域功率；以及 (c) 如何最終對功率譜進行數值積分。有沒有論文比較這些方法？
對於論文中用於回答上述問題的一些簡單計算方法（例如，透過線性內插法建立等距資料、執行原始快速傅立葉變換以及使用梯形法則計算乘積分佈），JSL 中提供了多個函數（可以使用 Interpolate 函數執行線性內插，使用 FFT 執行快速傅立葉變換）。然而，對於其他處理，JMP 中沒有專門的函數，您需要自己從頭開始編寫這些部分。如果您不確定哪種計算方法最佳，最好嘗試所有方法並證明結果相同，因此我認為用 JSL 為 JMP 編寫會很耗時。
除了進行上述計算時需要考慮的細節外，您還應該先考慮低頻/高頻比本身是否是一個有效的指標，以及它是否與您的估算對象相符。我認為，尋求一位在頻域（而不僅僅是時域）研究過實際心電圖數據的專家的意見會更快捷（如果您不懂如何解讀頻域數據，而只是簡單地用某種方法計算低頻/高頻比，您可能會對計算結果是否正確等產生疑慮）。
（請注意，如果您想擬合 ARIMA 模型並查看功率譜密度，您可以在「時間序列」平台中進行操作。但是，該平台不計算 LF 功率、HF 功率、LF/HF 比率等。）
很抱歉這不是一個肯定的答复，但如果您有任何疑問，請告訴我。
這不是我的專業領域，我認為您需要相當多的背景知識才能正確地從數據中測量 LF/HF 比率。我發現這個描述了許多度量的文檔： https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5624990/ 。我還發現許多參考文獻都提到了使用此比率的問題。但是，就 JMP 的功能而言，建立任何這些度量似乎都很簡單 - 它們似乎都可以使用相對簡單的 JMP 公式來完成。假設數據是時間序列數據，那麼可以使用許多內建方法，包括簡單的樣條曲線或更複雜的時間序列模型，而這些方法的結果可以輕鬆地保存為數據集中的變數。因此，雖然適當的計算及其解釋似乎需要大量的主題知識，但 JMP 的實作對我來說並不複雜。
所以，我對你的問題的回答是：是的，JMP 可以輕鬆用於從心率數據中測量 LF/HF。但為了解釋這個過程，你需要提供更多關於你想要使用的測量方法的背景資訊。我不太理解 yusuke_ono 的回复，這使得 JMP 計算看起來很複雜，但這可能是因為我對 LF/HF 的了解比他們更少。
抱歉回覆晚了。謝謝您的回覆。
我理解僅靠滑鼠操作無法計算高頻/低頻比。也感謝您告知我需要編程，並且有一個叫做「插件」的功能。
使用 JMP 似乎有點困難，所以我想我也會考慮其他方法。
