Jmp Gleitender Durchschnitt

In der Popupliste "Vertrauensintervalle" können Sie das Vertrauensniveau für die Prognose-Vertrauensbänder festlegen. Die Dialoge für saisonale Glättung Modelle enthalten eine Perioden pro Saison Feld für die Einstellung der Anzahl der Perioden in einer Saison. In der Constraints-Popup-Liste können Sie festlegen, welche Art von Constraint auf den Glättungsgewichten während des Fits erzwungen werden soll. Die Einschränkungen sind: erweitert den Dialog, um die Einschränkungen der einzelnen Glättungsgewichte einzustellen. Jedes Glättungsgewicht kann gebunden werden. Behoben. Oder Unbeschränkt, wie durch die Einstellung des Popup-Menüs neben dem Namen der Gewichte bestimmt. Bei der Eingabe von Werten für feste oder beschränkte Gewichte können die Werte positive oder negative reelle Zahlen sein. Das hier gezeigte Beispiel hat das Pegelgewicht () bei einem Wert von 0,3 und das durch 0,1 und 0,8 begrenzte Trendgewicht (). In diesem Fall kann der Wert des Trendgewichts innerhalb des Bereichs von 0,1 bis 0,8 bewegt werden, während das Niveaugewicht bei 0,3 gehalten wird. Beachten Sie, dass Sie alle Glättungsgewichte im Voraus festlegen können, indem Sie diese benutzerdefinierten Einschränkungen verwenden. In diesem Fall würde keines der Gewichte aus den Daten abgeschätzt, obwohl Prognosen und Residuen noch berechnet würden. Wenn Sie auf Abschätzen klicken. Werden die Ergebnisse der Anpassung an Stelle des Dialogs angezeigt. Die Glättungsgleichung L t y t (1) L t -1. Wird in Form eines einzigen Glättungsgewichts definiert. Dieses Modell ist gleichbedeutend mit einem ARIMA-Modell (0, 1, 1), in demEasy gleitender Durchschnitt mit Summationsfunktion verwendet wird. Wissenschaftler und Ingenieure verwenden On-line-Sensoren und Messgeräte, um eine nahezu unendliche Anzahl von Prozessattributen zu überwachen. Bei der Analyse von Zeitreihendaten, die von Historikern und Datenloggern erfasst werden, kommen zwei Fragen regelmäßig auf: Wie kann ich einen gleitenden Durchschnitt und eine damit zusammenhängende Frage berechnen: Wie zeige ich Zeilen nach einer Lücke in meinen Zeitreihendaten an, kann JMP sowohl leicht, Aber die Antwort erfordert ein wenig Kenntnis von einer weniger häufig verwendeten Spaltenformelfunktion. Es ist oft bequem, einen gleitenden Durchschnitt für zeitabgetastete Daten zu berechnen. Dies dämpft das Rauschen im Datenstrom und lässt uns zu einem bestimmten Zeitpunkt einen mittleren Messwert haben. Zum Beispiel habe ich in der Datentabelle in Fig. 4 ein on-line-pH-Messgerät, das eine Messung einmal pro Sekunde aufzeichnet, aber mein Trübungsmessgerät kann nur alle 10 Sekunden eine Messung aufzeichnen. Ich könnte einfach die 10-Sekunden-Trübungsmesswert mit der entsprechenden pH-Messung, aber die Trübungsmessung tatsächlich stellt die letzten 10 Sekunden, was das Instrument sah, und ich möchte es mit einer ähnlichen 10-Sekunden-Zeitauflösung des pH-Wertes vergleichen. Um dies zu tun, muss ich den gleitenden Durchschnitt der letzten 10 Sekunden der pH-Messungen berechnen. Die 1-Sekunden-Auflösung und die 10-Sekunden-Bewegungsdurchschnitte werden im Graph Builder-Diagramm unterhalb der Tabelle in 5 verglichen. Die zweite Frage kommt, wenn wir mit gleitenden Durchschnitten arbeiten. Eine Annahme, die wir mit einem gleitenden Durchschnitt haben, ist, dass jede Messung gleich beabstandet ist. Dies macht den gleitenden Durchschnitt gleichmäßig über alle Intervalle gewichtet. Aber periodisch (im realen Leben), gibt es kurze Lücken in den Datenstrom, und Lücken länger als einige sinnvolle Länge der Zeit müssen identifiziert werden, um uns zu warnen, dass die Annahme aufgegliedert ist. Diese Lücken werden durch eine Vielzahl von Problemen, wie Kurzschlüsse, intermittierende Dropouts oder nur fehlende Daten von Netzwerk verbundenen Geräten verursacht. Ein gleitender Durchschnitt kann in einem einzigen Schritt mit der Summationsfunktion im Spaltenformel-Editor berechnet werden. Als Text ist die Formel in Abbildung 1 Summation (i 0, 9, Lag (: pH, i)) 10 Die Summationsfunktion (Abbildung 1) arbeitet wie eine iterative Schleife. In diesem Fall, während i zwischen 0 und 9 ist, berechnet es die Summe der Werte, die es vom Argument auf der rechten Seite erhält. Das Argument auf der rechten Seite wird als Lag (: pH, 0), Lag (: pH, 1), Lag (: pH, 2), Lag (: pH, 3) Lag (: pH, 9) bewertet. In diesem Fall ist Lag (: pH, 0) der Wert an der aktuellen Zeile der pH-Säule und Lag (: pH, 9) der Wert 9 Zeilen über der aktuellen Zeile (für insgesamt 10 Zeilen). Das zweite Problem ist ein wenig schwierig, und es wird einfacher sein, brechen sie in zwei Schritten. In Schritt eins machen wir eine Formelspalte, um die großen Zeitlücken zu markieren, und dann werden wir in Schritt zwei eine zweite Formel hinzufügen, die einen Bereich von Zeilen nach der Zeitlücke markiert. Der erste Schritt besteht darin, eine neue Spalte mit dem Namen Time Gap zu erstellen und dann eine Formel zum Markieren von Lücken hinzuzufügen, wenn sie länger als 5 Sekunden wie folgt sind: Zeitstempel - Verzögerung (: Zeitstempel, 1) gt 5 Oder wenn Sie sie ausführen möchten In diesem Fall möchte ich wissen, wann Zeitabstände von 5 Sekunden oder länger geschehen sind In anderen Projekten, ich wirklich nur wissen musste, wenn längere Lücken aufgetreten. Die Funktion Datumdifferenz berechnet die Differenz zwischen zwei Datumswerten und gibt das Ergebnis in Einheiten zurück, die angegeben werden können (z. B. Stunde, Minute, Tag, Woche, Jahr). In beiden Fällen, wenn die Differenz größer als 30 ist, wird die Formel als 1 für wahr und 0 für falsch ausgewertet. Im zweiten Schritt erstellen wir einen neuen Spaltennamen Gap Flag und fügen eine Formel hinzu, um 10 Zeilen nach der Lücke zu markieren, die in der Zeitspalt-Spalte erkannt wird. Als Text ist die Formel in Fig. 2 Summation (i & sub0 ;, 9, Lag (: Zeitgap, i)) gt 0 Wiederum arbeitet die Summationsfunktion (Fig. 2) wie eine iterative Schleife. Dieses Mal wird es mit einem bedingten Argument kombiniert. Während i zwischen 0 und 9 liegt, wenn die Summe der Werte in der Spalte Zeitspalte größer als 0 ist, wird die Formel als 1 für wahr oder 0 für falsch ausgewertet. Wenn mindestens ein 1 in der Gap-Zeitspalte für die vorherigen 30 Zeilen vorhanden ist, ist der Wert in dieser Flag-Spalte ebenfalls 1. Mit nur ein paar kleine Tweaks, können wir diese Formel setzen die Farbe der Zeile Maker, auch. Um diese Formel zu verwenden, müssen Sie eine neue Spalte erstellen und den Datentyp auf Row State setzen. Wenn (Summation (i 0, 9, Lag (: Zeitspalte, i)) gt 0, Row Zustand () Farbe Zustand (rot), Row Zustand () Farbe Zustand (blau) Die Summationsfunktion ist ein wichtiges Werkzeug in Ihrem JMP Toolbox, und es kann viel Zeit und Aufwand sparen. Für weitere Informationen über die Syntax und die Verwendung der Summation-Funktion, check out Mit JMP, die Scripting Guide Bücher und die Scripting-Index - alle finden Sie unter dem Hilfemenü in JMP.