JMP PCA データ ヘルプ!JMPでPCAを行うのは初めてです。 それをいじってみると、かなり単純に思えます。 ただし、自分のデータをアップロードするときは、そこから問題が始まります。 私は 3D GM を行っているので、各ランドマーク (合計 36 個) には X、Y、Z 座標があります。 単純な txt または Excel テーブルでは、各標本のデータが 3 列 (X、Y、Z 列) に変換され、36 行 (ランドマークごとに 1 行) が含まれます。
JMP では、データを変換する必要があるように思われます。したがって、各標本は 108 列 (X1、Y1、Z1、X2、Y2、Z2 など) の単一の行になります。そうしないと、各行に単一の X、Y、および Z 座標を持つ試験片。 正しい？ 第二に、いくつかのランドマークが欠落しており、各サンプルで「ランドマーク 8」が欠落しているほど単純ではありません。 欠損データなどを推定することの賛否両論や議論は知っていますが、私はそれをしたくありません。 RI では、欠損データに対して単純に「NA」を使用していましたが、JMP は数値/値/記号の組み合わせを好まないようです。 また、欠落しているデータや空のフィールドの代わりに - が好まれているようにも見えません。 どんな助けや提案も大歓迎です！
Re: JMP PCA データ ヘルプ!私は基本的にあなたのデータセットに依存していると思います...：
JMP HELP MANUAL では、次のことがわかります。
MNI は、多変量正規分布に基づいて欠損値を代入します。 この手順では、すべての変数に連続モデリング タイプが必要です。 アルゴリズムは、最小二乗代入を使用します。 共分散行列は、ペアごとの共分散を使用して構築されます。 対角成分 (分散) は、各変数のすべての非欠損値を使用して計算されます。 任意の 2 つの変数の非対角エントリは、両方の変数で欠落していないすべての観測を使用して計算されます。 共分散行列が特異な場合、アルゴリズムは、Moore-Penrose 疑似逆行列に基づく最小ノルム最小二乗代入を使用します。
多変量正規代入では、共分散に収縮推定量を使用するオプションが可能です。 収縮推定量の使用は、共分散行列の推定を改善する方法です。
SVD は、数百または数千の変数を含むデータに役立ちますが、
SVD 計算は共分散行列の計算を必要としないため、多数の変数を含む広範な問題には SVD 法が推奨されます。
列が
チャオ
ジャンパオロ
Re: JMP PCA データ ヘルプ!素晴らしい！ これはまさに私が必要としていたものです! どうもありがとう。 好奇心から - そして私は無駄に討論文献を見直してきました - 多変量正規対多変量 SVD を選んだ特定の理由はありますか? 素晴らしい助けをありがとうございました！
Re: JMP PCA データ ヘルプ!こんにちは恐竜
私はあなたのデータファイルを少し操作しました。 Numerico/continuous ですべての列を変換し、JMP 機能を使用してテーブルに欠損値を代入しました: EXPLORE MISSING VALUE--> MULTIVARIATE NORMAL 代入。 その後、PCA を実行することが可能になりました。
|(添付の TEST TABLE jmp を確認してください)
Re: JMP PCA データ ヘルプ!お手伝いありがとう！ 作業データセットの JMP テーブルを添付しました (適切に整理されました)。 それで、私があなたを正しく理解していれば、私は欠落しているデータに対してほとんどSOLですか? [分析] > [多変量分析法] > [主成分] に移動すると、選択可能な列のボックスがあります。 データが欠落している列には、各列ラベルの左側に赤い棒グラフ アイコンが表示され、「完全な」列には青い三角形のアイコンが表示されます。 すべての列を強調表示して Y, Columns (数値が必要です) にドラッグすると、青い三角形の列のみが「配置」されます。 それで、これは効果的に完全な列のみを選択していると思いますか？ テストとして、欠落しているエントリのいくつかを値で置き換え始めました (コピーされませんが、ランダムな値は他のすべてと同じ長さです)。 奇妙なことに、これを実行して再実行した後、これらの変更された列はまだ「不完全」と表示されていました。 それで、私は何が欠けていますか？ そして、私の最大の質問だと思いますが、欠落しているデータをどうすればよいでしょうか? 関連種間の小さな形状の変化を比較しているため、欠損データを推定したくありませんでした。そのため、推定すると水が濁る可能性があります。 それらは非常に密接に関連しており、形態的に類似しているため、それらを「ブレンド」することは理想的ではありません.
Re: JMP PCA データ ヘルプ!はい、PCA は、各観測または標本が 1 つの行であると想定しています。 添付された 2 つのテーブルと、そこに保存されたスクリプトを見てください。 ある形式から別の形式に移行するには、「テーブル > 分割」と「テーブル > スタック」を理解する必要があります。これらは基本的に逆の操作です (「ヘルプ」を参照してください)。
JMP は、欠落している数値を「.」として表示します。 nemeric セルの 1 つをダブルクリックしてその内容を削除すると、これが表示されます。 しかし (ご覧のとおり)、1 つの列内の値は同じデータ型とモデリング型でなければなりません。
