PCA-ModellvalidierungstechnikenMit PCA kann ein Modell erstellt werden, das eine Reihe von Beobachtungen beschreibt. Mit der multivariaten Plattform ist es möglich, Jacknife- und T2-Ausreißeranalysen durchzuführen, um zu überprüfen, ob eine der Beobachtungen im Vergleich zum multivariaten Mittelwert extrem ist.
In welcher Situation könnte eine Gewichtsspalte zum Erstellen des Modells verwendet werden?
Wenn Sie ein PCA-Modell verwenden, wie pflegen Sie es?
Wenn ich neue Beobachtungen habe, kann ich die gespeicherten Hauptkomponenten und T2 anwenden, um zu beurteilen, ob sie mit meinem Modell übereinstimmen oder nicht.
Gibt es in JMP Methoden zur Beurteilung der Robustheit des PCA-Modells? Ich habe zum Beispiel darüber nachgedacht, ein Skript zu erstellen, das zufällig 10 % der Zellwerte aus jeder Spalte löscht und sie dann mithilfe der fehlenden Imputation aus der Kovarianzmatrix wiederherstellt. Durch mehrmaliges Wiederholen und Vergleichen der Eigenwerttabelle und der unterstellten mit den tatsächlichen Werten könnten nützliche Informationen über die Robustheit des Modells gewonnen werden.
Betreff: PCA-ModellvalidierungstechnikenEin weiterer Gedanke im Zusammenhang mit der PCA-Validierung besteht darin, eine Validierungsspalte entsprechend der Funktion „Validierungsspalte erstellen“ von JMP Pro zu erstellen. Hier ist der Link zur JMP-Onlinedokumentation, die dieses Dienstprogramm beschreibt:
http://www.jmp.com/support/help/13-2/Make_Validation_Column_Utility.shtml#
Wenn Sie JMP Pro nicht verwenden, können Sie eines erstellen, indem Sie den von meinem Kollegen gezeigten Workflow verwenden @julianisch In diesem Video:
https://www.youtube.com/watch?v=M5_mECc4NAg
Verwenden Sie dann die Validierungsspalte als By-Variable. Anschließend können Sie die verschiedenen PCA-Visualisierungen und -Statistiken auf Plausibilität usw. vergleichen.
Betreff: PCA-ModellvalidierungstechnikenDModX könnte eine weitere Option für Sie sein.
From the Multivariate Methods book in HelpFrom the Multivariate Methods book in HelpAus dem Buch „Multivariate Methoden“ in der Hilfe Speichern Sie die DModX-Formel wie andere Formelspalten in Ihrer Datentabelle.
Betreff: PCA-ModellvalidierungstechnikenMir gefällt, wohin Sie mit dieser Idee gehen.
Erstens: Gewicht und Häufigkeit. Ich bin mir ziemlich sicher, dass sie bei den Hauptkomponenten dasselbe bewirken. Bei „Wiegen“ können Brüche verwendet werden, bei „Häufigkeit“ ganze Zahlen.
Es sieht so aus, als ob viele der Funktionen, an die Sie denken, ziemlich einfach per Skript zu erstellen sind.
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Tiretread.jmp" );
obj = dt<<MULTIVARIATE>= Col Quantile( :name("T Square"), 0.9 ) );
r<<EXCLUDE></EXCLUDE></MULTIVARIATE>
