Preguntas de análisis de componentes principales<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola, soy bastante nuevo en PCA. Lo he leído un poco y he visto varias conferencias de YouTube sobre el tema. Creo que tengo un manejo regular. Entiendo la naturaleza ortogonal multidimensional de la misma, que puedo usarla para la reducción y categorización de variables, y está buscando relaciones lineales.
Tengo más curiosidad por encontrar tendencias con parámetros de interés utilizando JMP. Por ejemplo, si tengo 1 o 2 parámetros de interés (Y, respuesta) y otras 10 o 1000 variables (X, factor), y estoy buscando una tendencia, podría ejecutar un script para calcular Rsquare de Y1 para todas las X, y Y2 para todas las X, y solo enumerar o trazar las que tienen un Rsquare> decir 0.8, o simplemente usar la plataforma nativa por x y trazar todas las Y por todas las X. Cualquiera de los dos métodos funciona bien porque siempre están enfocados en mi respuestas elegidas, pero puede haber mucho que analizar.
¿Puede ayudar la PCA aquí? Me doy cuenta de que solo puedo lanzar mi Y1, Y2, así como todas las X en el análisis. Supongo que entiendo la interpretación de los gráficos de salida, pero ¿hay alguna forma de que JMP se centre en los parámetros de interés? Con 1000 parámetros, los gráficos de salida son densos en información y los nombres de los parámetros no parecen estar resaltados / no resaltados al seleccionar columnas. Además, avíseme si estoy fuera de lugar con lo que estoy tratando de hacer con PCA.
Re: preguntas de análisis de componentes principalesPara el análisis multivariado de series de tiempo, el único método que admite JMP (no se necesita JMP Pro) es el método T ** 2 de Hotelling. Es mucho más que una herramienta de control de procesos que podría funcionar para usted para detectar comportamientos de procesos no estacionarios, valores atípicos, etc. Pero la clave es, de hecho, que tiene un componente de herencia de tiempo para sus datos de comportamiento de proceso. Puede dibujar en fase los gráficos, guardar límites para el monitoreo de control de Fase II, etc. La ruta de la plataforma es Analizar -> Calidad y proceso -> Gráfico de control -> Gráfico multivariado.
También menciono brevemente esta plataforma y un escenario práctico en el evento JMP de Masterización bajo demanda que grabé hace aproximadamente un año. Cubrí brevemente el monitoreo de procesos multivariado en la Parte 3 de la secuencia, titulado Process Monitoring:
Evaluar y monitorear su proceso utilizando MSA y SPC | JMP
Re: preguntas de análisis de componentes principales
When you are checking one lot against others isn't there a time component to that sort of evaluation?
Eso es cierto para algunos de los análisis que hago ... o bien lote por lote en el tiempo, incluso unidad por unidad secuencialmente dentro de un lote también se podría pensar de esa manera, aunque normalmente no lo trato de esa manera. Usted mencionó series de tiempo multivariadas anteriormente. ¿Hay alguna plataforma en particular que tengas en mente? No tengo JMP Pro y no vi algo como esto.
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.
Gracias. No había notado esto pero los miraré.
-Micro
Re: preguntas de análisis de componentes principalesMicro,
No hay problema,
Sí, desde que agregamos esa característica, es mi visual "ir a". Mi cerebro parece asimilar los datos más fácilmente.
Lou V
Re: preguntas de análisis de componentes principalesCuando está comparando un lote con otros, ¿no hay un componente de tiempo para ese tipo de evaluación? Desde su segunda publicación, parece que también podría estar buscando valores atípicos multivariados ... la plataforma de análisis de valores atípicos debajo de Multivariado -> Correlaciones tiene un par de técnicas de análisis atípicas allí. Además, si está buscando construir un modelo, ¿quizás un enfoque de PLS o Regresión generalizada y Comparación de modelos podría ofrecer algunas ideas? Necesita JMP Pro para la regresión generalizada y la comparación de modelos ... pero estas son solo ideas ...
Re: preguntas de análisis de componentes principales
Have you tried the color map in the multivariate analysis when you have more than 15 parameters?
Gracias, no sabía que estaba disponible! Definitivamente condensa los resultados.
-Micro
Re: preguntas de análisis de componentes principales¿Has probado el mapa de color en el análisis multivariado cuando tienes más de 15 parámetros?
Re: preguntas de análisis de componentes principalesHola Pedro,
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?
Creo que tal vez "relaciones" hubiera sido una mejor elección de palabras por mi parte. Mis análisis no suelen estar en el dominio del tiempo. Se trata de datos de pruebas eléctricas de semiconductores y, a veces, es posible que tengamos un parámetro que deseamos comprender mejor (por ejemplo, si la distribución está desplazada o sesgada para un lote de producción o un producto nuevo, o incluso solo unas pocas unidades en un lote) . En este caso, podría querer compararlo con otros parámetros para ver si la distribución o las unidades de interés se correlacionan con cualquier otra cosa que pueda arrojar luz sobre ella.
La plataforma general 'multivariable' es agradable. Hace mucho tiempo que no lo uso, pero lo ejecuté de nuevo y lo agregaré de nuevo a mi caja de herramientas típica. Se pone un poco peludo con más de alrededor de 15 parámetros. Tengo un informe multivariado en mi pantalla ahora con 20 parámetros. Funciona pero hay una buena cantidad de desplazamiento ... Tal vez debería pedir una pantalla más grande. 
Re: preguntas de análisis de componentes principalesGracias Karen, eso parece prometedor. Veré si puedo instalar JMP 12.
Re: preguntas de análisis de componentes principalesLa palabra clave en su publicación original en la que me estoy enfocando es en 'tendencias' ... para mí esto implica un elemento de serie de tiempo para su evaluación de x e y. ¿Es este el caso? Tal vez se requiere un enfoque de modelado de series de tiempo multivariado?
Re: preguntas de análisis de componentes principalesEs posible que desee probar la nueva utilidad de modelado en JMP12 para filtrar sus x para reducir a un subconjunto más pequeño antes de ir a PCA.
Utilidad de predictores de pantalla
