複雑な時系列分析を解決する最善の方法は何ですか?やあ、
私がやりたいことは次のとおりです（私の JMP バージョンは 19.0.3 です）。
- 1000万行を超える時系列データのデータセットがあります
- 1000以上のセグメントに対してセグメント化フィットを実行する必要があります
- Rでこれを行うことは知っていますが、JMPでこれを行う方法はわかりません
- 私の今の目標は：
- JMPにデータがある
- Rでセグメントフィッティングを実行する
- データを新しい表にまとめる
- データをJMPに転送する
代替案としては、要約表を JMP の外部で完全に操作する方法がありますが、これが可能であれば、JMP とその R 統合内でこれを試してみたいと思います。
私にとって役立つと思われるのは、JMP での R に関するトレーニング リソースや読み物、そしてすでに同様のことを行ったことがある場合のヒントです。
ありがとう！
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高度な統計モデリングRe: 複雑な時系列分析を解決する最善の方法は何ですか?私の記憶が正しければ、JMP19ではRとの統合は現在Python統合を介して行われています。Scripters Clubの録画のプレゼンテーションの一つがこちらです：RがJMP 19で再び復活 - RとPythonの統合を探る
Re: 複雑な時系列分析を解決する最善の方法は何ですか?@jthi さん、ありがとうございます。良い出発点ですね!
Re: 複雑な時系列分析を解決する最善の方法は何ですか?こんにちは、 @PurpleBatさん、
達成しようとしていることをもう少し理解するために、セグメンテーションで何をしているのか、最終目標は何なのか教えてください。アクティビティのあるゾーン（例えば、Phil T1 Ave の増加）をセグメント化しているのでしょうか？
R またはパッケージのプロセスについてコメントできる場合は、JMP または JSL を使用しても同じことを実現できる可能性があります。
ありがとう、
ベン
Re: 複雑な時系列分析を解決する最善の方法は何ですか?こんにちは、ベン。
セグメントから最小値と最大値、および立ち上がり時間（最初の近似値として 1-exp(-t/tau) をフィッティング）を抽出し、次にパラメーター tau を使用して立ち上がりを記述します。
それができたら、時間の経過とともにタウがどのように進化するかを調べたいと思います。
これは役に立ちますか?
Re: 複雑な時系列分析を解決する最善の方法は何ですか?こんにちは@PurpleBatさん、
セグメントはどのように定義していますか？サイズ（Xの長さ）は等しくなっていますか？Rのセットパッケージで生成されていますか？JMPでも同じことができると思いますが、もう少し詳しい情報が必要です。
R の場合、スクリプト インデックス (ヘルプ > スクリプト インデックス) には、R の統合と実行に必要なコンポーネントに関する詳細情報が記載されています (下のスクリーンショットを参照)。
ありがとう、
ベン
Re: 複雑な時系列分析を解決する最善の方法は何ですか?こんにちは、 @PurpleBatさん、
JMP で R を操作するためのページもあります: https://www.jmp.com/support/help/en/19.0/index.shtml#page/jmp/work-with-r.shtml#ww1284119
ありがとう、
ベン
Re: 複雑な時系列分析を解決する最善の方法は何ですか?セグメントに個別にラベルを付けると、例えばJMPの曲線近似機能を使って立ち上がり時間を抽出できるようになります。難しいのは、セグメントを自動的に検出することです。各セグメントの開始と終了をどのように定義するか教えてください。今のところ、各セグメントはそれぞれの極大値または極小値で開始/終了すると仮定します。
JMPに、すべての局所的な最大値と最小値を自動的に検出し、新しい列にラベルを付ける方法を説明します。次のステップは、これらのマーカーを使用して各セグメントに一意のラベルを付けるスクリプトです。
データ テーブル (または代表的なサンプル データ テーブル) をアップロードする場合は、このアプローチをデータに直接適用する方法を説明できます。
Re: 複雑な時系列分析を解決する最善の方法は何ですか?@クリスチャン-zと@Ben_BarrInghに感謝します。
セグメントは規則的ではありませんが、極小値または極大値から始まります。説明のために、はるかに大きなデータセットから小さな例を抜粋しました（サイズは1.7GBから約500KBに縮小しました）。
私自身も引き続きこの縮小されたデータセットに取り組み、それがより大きなデータセットにどのように移植されるかを確認します。
これまでの素晴らしいヒントとサポートに感謝します!
Re: 複雑な時系列分析を解決する最善の方法は何ですか?@PurpleBatさん、サンプルテーブルの更新版をお送りします。数式列をいくつか追加し、スクリプトをデータテーブルに保存しました。ご説明は不要かと思いますが、ご不明な点がございましたらお気軽にお問い合わせください。
デバッグ中は、データフィルターを使用してテーブルの一部のサブセットのみを操作することをお勧めします。その後、完全な分析を実行する準備ができたら、数千もの曲線を含む完全なデータセットを実行するには数分かかる場合があることにご注意ください。
次のステップのアイデアとしては、下向きの傾斜曲線のみをフィルタリングする (これらが興味深い曲線であると仮定)、すべてが time=0 で始まるようにデータを「整列」させる、必要に応じて曲線を正規化する、などが挙げられます。
