Lors de l'utilisation de PC Analysis dans JMP, je trouverais très utile de savoir quelle contribution un ou plusieurs points ont par rapport à d'autres. Dans d'autres programmes ( SIMCA ), ceci est disponible sous forme de « graphique de contribution » et est rapide et facile à utiliser et à interpréter.
Cette méthode d'analyse n'apparaît pas dans JMP et je me demandais si quelqu'un d'autre l'avait utilisée et pouvait la partager en tant que complément.Découvrir pourquoi un échantillon/une mesure est différent d'un autre peut être très utile pour découvrir les raisons pour lesquelles l'observation est une valeur aberrante.
exemple qui montre le type de graphique que je recherche dans JMP à partir de ' Analyse des composants principaux ' par Rasmus Bro un et Âge K. Smilde un B
http://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2014/ay/c3ay41907j
Cela montre à quel point il devrait être facile de découvrir comment/pourquoi un point est différent d'un autre.
N'importe quelle aide avec ceci serait la plus appréciée.
Cordialement
David
Vous pouvez obtenir certaines des mêmes fonctionnalités en utilisant le clustering bidirectionnel dans JMP (mettez les mêmes colonnes dans la plate-forme de clustering, puis sélectionnez le clustering bidirectionnel à partir du point d'accès. Vous pouvez également activer les clusters de couleurs et modifier le nombre de groupes). Plutôt que des barres de longueur, vous comptez sur un «code à barres» coloré.
