JMPで曲線とベースラインの形状を比較する方法は?やあ
理想的なベースラインに対する測定データの違いを評価しようとしています。この場合、形状/大きさ/力変位曲線の質を比較しています。
過去にさまざまな斜面、山、谷を比較してこれを行ってきましたが、これは私たちが見ているすべての変化を捉えているわけではありません.
1 つの曲線の「形状」全体をベースラインのそれと比較する方法はありますか (たとえば、添付のプロットで赤と青を比較するなど)?
ありがとう
Re: JMP で曲線の形状とベースラインを比較する方法は?その答えは、次のリソースにあると思います。 @ジェフ・パーキンソン共有。
しかし、簡単に言えば、これは機能主成分分析です。 関数主成分の考え方の 1 つは、関数主成分が平均曲線からの変動を表す特性曲線であるということです。
Re: JMP で曲線の形状とベースラインを比較する方法は?ありがとう@ian_jmpと@gzmorgan0
このツールをもう少し詳しく見て、問題があればお知らせします。
簡単な質問です。これは、標準の主成分プラットフォームを使用する場合とどう違うのですか?
Re: JMP で曲線の形状とベースラインを比較する方法は?これは、 @ian_jmpの結果: 変動性プロット、および Force_gf FPC1 の二変量
Re: JMP で曲線の形状とベースラインを比較する方法は?Functional Data Explorer、FDE (JMP Pro 14 が必要) を使用して、データを知らずに数分でこれを行ったので、決して決定的なものではありません。 しかし、これは調査する価値のあるアプローチである可能性があるというジェフの疑いを裏付けています。
ID1、ID2、および ID3 を組み合わせると、一意のトレースが識別されるように見えました。 FDE を使用すると、最初の関数主成分がトレース間の変動のほぼ 95% を占めていることが示されたので、類似性または距離の適切な尺度である可能性があります。
更新された表内のスクリプトを見てください。
Re: JMP で曲線の形状とベースラインを比較する方法は?「マスター」カーブを他のカーブと比較するには、複数の方法があると思います。 相関関係などの探索的データ分析に基づくものもあれば、モデリングに基づくものもあるため、より具体的なガイダンスを提供する前に、比較のための基準が何であるかを検討する必要があると思います. また、比較の実際的な目的と、それがもたらす決定や行動についての洞察も役立つでしょう。 説明、予測、または何か他のものですか？ 私がこれをすべて持ち出している理由は、有名な Anscombe のカルテット データ セットには「曲線」があり、多くの同一の「統計」があるためです...しかし、カルテットの各要素からの洞察は非常に異なります。 JMP サンプル データ ディレクトリにある Anscombe.jmp を参照してください。
Re: JMP で曲線の形状とベースラインを比較する方法は?確かに - グラフを表示するスクリプトを含む添付の表を参照してください。 基本的に、これらの各曲線が互いにどのように異なるかを定量化するにはどうすればよいですか。 また、これらの曲線の 1 つを「マスター」として指定した場合、他の曲線のそれぞれがマスターとどの程度近いかを比較するにはどうすればよいでしょうか?
再度、感謝します！
Re: JMP で曲線の形状とベースラインを比較する方法は?@アブドゥルジ、2 つの曲線を表すデータのサニタイズされた (すべての IP が削除された) データ テーブルは、DTW、動的タイム ワーピング、列関数など、Functional Data Explorer プラットフォームのいくつかのオプションをテストするための良い例です。
できれば、お時間がありましたら投稿お願いします。
Re: JMP で曲線の形状とベースラインを比較する方法は?私があなたの質問を正しく解釈していれば、機能データ エクスプローラーJMP Pro では、おそらくあなたが探しているものです。
Functional Data Explorer の詳細を学習するためのリソースを次に示します。
Re: JMP で曲線の形状とベースラインを比較する方法は?あなたの目標は、x 軸に沿ったさまざまな位置でのデルタの大きさを特徴付けるだけですか? もしそうなら、事前に決められた x 値で単純なラン チャートを作成し、一方の曲線と他方の曲線の間のデルタを見つけるだけです。 それはターニングポイント、デルタの大きさなどを捉えます。
