PCA und Variablen korrelierten signifikant mit den PCsGibt es in PCA eine Möglichkeit, zu sehen oder zu bestimmen, welche Variablen signifikant mit den Hauptkomponentenachsen korrelieren? Zum Beispiel in dem Beispiel, das JMP gibt ( https://www.jmp.com/support/help/13-1/Principal_Components_Report.shtml#213961 ) Gibt es eine Tabelle oder etwas, das den Wert der Ether-Korrelation mit der PC1- oder PC2-Achse angibt (r-Wert)?
Hinweis: Ich verwende JMPGenomics - Danke!
Re: PCA und Variablen korrelierten signifikant mit den PCsVielen Dank! das ist wahrscheinlich das beste jmp das es bisher gibt!Re: PCA und Variablen korrelierten signifikant mit den PCsEs sieht so aus, als würde Laura Higgins Informationen darüber geben, wie sie bestimmen können, aus welchen Variablen die PCs ihren PCA-Webcast schauen https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/multivariariate-data-exploration.html Ich hoffe es hilft einigen.
Re: PCA und Variablen korrelierten signifikant mit den PCsIch versuche das auch herauszufinden (wenn ich deine Frage richtig verstehe). Kemal Oflus hat einen PCA-Webcast unter folgendem Link.
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/multivariate-analysis.html In seinem Webcast zeigt er, dass Sie mit der rechten Maustaste auf den PC klicken können (sobald er sich in Ihrer Datentabelle befindet) und "forumula" auswählt, und es wird Ihnen der Prozentsatz der Variablen angezeigt, aus denen sich die Hauptkomponente zusammensetzt. In JMP 13 funktioniert das nicht ... Es scheint einen Weg zu geben. Nach den Antworten auf die meisten dieser Arten von Threads zu urteilen, muss Oflus schwarze Magie verwendet haben, um diese Prozentsätze zu erhalten (oder er war im Irrtum) ...
Oflus Webcast
