主成分分析に関する質問<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、私はPCAがかなり初めてです。 私はそれについて少し読み、主題についてのYouTubeの講義をいくつか見ました。私はそれについてまさしくそのハンドルを持っていると思います。 多次元の直交性を理解しています。これを変数の縮小と分類に使用でき、線形関係を探しています。
JMPを使用して関心のあるパラメーターを使用して傾向を見つけることについて、もっと興味があります。 たとえば、1つか2つの興味のあるパラメータ（Y、応答）と、10か1000の他の変数（X、因子）を持っていて、傾向を探しているなら、Y1のRsquareを計算するスクリプトを実行します。すべてのXに対して、すべてのX、およびY2、Rsquare> 0.8などを使用してそれらを一覧表示またはプロットするか、ネイティブのy x xプラットフォームを使用してすべてYをすべてXでプロットします。選択された応答が、ふるいにかけるべき多くがある場合もあります。
PCAはここで役に立ちますか？私は自分のY1、Y2、そしてすべてのXを分析に入れることができます。私は出力プロットの解釈を理解していると思いますが、JMPに関心のあるパラメータに焦点を当てるための方法はありますか？1000個のパラメータでは、出力プロットは情報密度が高く、列を選択するときにパラメータ名が強調表示/非強調表示されていないようです。 また、ここで私がPCAでやろうとしていることとうまくいかないかどうかも教えてください。
主成分分析の質問について多変量時系列分析では、JMPがサポートする唯一の方法（JMP Proは不要）は、HotellingのT ** 2方法です。これは非常に多くのプロセス制御ツールで、非定常的なプロセスの振る舞い、異常値などを検出するのに役立ちます。しかし重要なのは、実際にあなたがあなたのプロセス行動データに時間遺伝要素を持っているということです。チャートをフェーズプロットしたり、フェーズII制御監視の制限を保存したりできます。プラットフォームのパスは、分析 - >品質とプロセス - >管理図 - >多変量管理図です。
私はまた、このプラットフォームと、約1年前に記録したOn Demand Mastering JMPイベントの実際的なシナリオについても簡単に触れます。プロセス監視というタイトルのシーケンスのパート3で、多変量プロセス監視について簡単に説明します。
MSAとSPCを使用したプロセスの評価と監視JMP
主成分分析の質問について
When you are checking one lot against others isn't there a time component to that sort of evaluation?
それは私がしている分析のいくつかに当てはまります... 私は通常それをそのように扱うことはしませんが、時間的にロットごとに、ロット内のユニットごとにシーケンシャルにも同様に考えることができます。 先に多変量時系列について言及しました。あなたが念頭に置いていた特定のプラットフォームはありますか？私はJMP Proを持っていませんし、こんなものも見ませんでした。
From your second post it sounds like you might also be looking for multivariate outliers...the Outlier analysis sub platform under the Multivariate -> Correlations has a couple outlier analysis techniques there.
ありがとう。私はこれらに気づいたことはありませんでしたが、私はそれらを調べます。
-マイク
主成分分析の質問についてマイク、
問題ない、
その機能を追加して以来、はい、それは私の "go-to"ビジュアルです。私の脳はデータをより容易に同化するようです。
ルーV
主成分分析の質問についてあなたが他のものに対して一つのロットをチェックしているとき、その種の評価に時間的要素はありませんか？2回目の投稿から、多変量異常値も探しているように思えます…多変量 - >相関の下の異常値分析サブプラットフォームには、いくつかの異常値分析手法があります。また、モデルを構築しようとしているのであれば、おそらくPLSまたは一般化回帰とモデル比較のアプローチによっていくつかの洞察が得られるかもしれません。一般化回帰とモデル比較にはJMP Proが必要ですが、これらは単なるアイデアです...
主成分分析の質問について
Have you tried the color map in the multivariate analysis when you have more than 15 parameters?
ありがとう、私はそれが利用可能であることを知りませんでした！それは間違いなく結果を要約しています。
-マイク
主成分分析の質問について15個を超えるパラメータがある場合、多変量解析でカラーマップを試しましたか？
主成分分析の質問についてこんにちはピーター、
The key word in your original post I'm focusing in on is 'trends'...to me this implies a time series element to your evaluation of both x and y. Is this the case? Perhaps a multivariate time series modeling approach is called for?
私は多分「関係」が私の側ではより良い言葉の選択であったと思います。 私の分析は通常、時間領域ではありません。それは半導体の電気的試験データであり、時々私達はそれについてもっと知りたいというパラメータを持っているかもしれません（例えば、生産ロットや新製品、あるいはロット内のほんの数ユニットで分布がずれたり歪んだりする場合）。。この場合、私は他のパラメータと照らし合わせて、分布や関心のある単位が、それに影響を与える可能性のある他のものと相関しているかどうかを確認することをお勧めします。
一般的な '多変量'プラットフォームはいいです。使用してから長い時間が経ちましたが、もう一度実行しただけで、通常のツールボックスに追加し直します。それはおよそ15以上のパラメータで少し毛深いです。私は今、画面上に20個のパラメーターを持つ多変量レポートを作成しています。動作しますが、かなりの量のスクロールがあります... 多分私はもっと大きなスクリーンを頼むべきです。 
主成分分析の質問について有難うございます。JMP 12をインストールできるかどうか確認します。
主成分分析の質問について私が焦点を当てているあなたの元の記事のキーワードは 'トレンド'です...私にとってこれはxとyの両方のあなたの評価への時系列要素を意味します。これは事実ですか？多変量時系列モデリングアプローチが必要ですか。
主成分分析の質問についてPCAに進む前に、JMP12の新しいモデリングユーティリティを使ってxをスクリーニングし、より小さなサブセットに絞り込むことをお勧めします。
画面予測ユーティリティ
