<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Tanto para la simulación como para datos del mundo real puede ser de gran valor para identificar series de tiempo que son similares en sus valores absolutos a lo largo del tiempo pero también en términos de sus modos de comportamiento. Por ejemplo, esto puede ayudarnos a identificar cuándo el comportamiento de un sistema cambia drásticamente en respuesta a un cambio en la entrada. JMP ofrece algunas técnicas de agrupamiento muy útiles, pero que yo sepa, ninguna específicamente para datos de series de tiempo.
¿Alguna vez alguien ha intentado desarrollar un script o complemento para agrupar datos de series de tiempo en JMP? Sé que tales paquetes existen para R. Por ejemplo, TSclust.
Un enfoque muy burdo es alimentar los datos de la serie de tiempo del algoritmo de agrupación JMP con cada punto de datos en una nueva columna (por lo tanto, la columna 1 = T1 .. etc.). Este es un enfoque rápido y sucio que ya ofrece algunos resultados. Pero estoy buscando una manera accesible para identificar con mayor precisión las similitudes en el comportamiento. Por ejemplo: una gráfica podría dividirse en segmentos y para cada segmento podríamos identificar si el comportamiento muestra ciertos tipos de comportamiento: crecimiento acelerado, declinación acelerada (exponencial) o crecimiento decelerado y declinación decreciente (logarítmica). La agrupación de esta información podría realizarse mediante los algoritmos de agrupación normal incluidos en JMP. Sin embargo, lo ideal es que el agrupamiento se realice para toda la secuencia de comportamiento (que podría incluir muchos cambios en la forma del comportamiento) al mismo tiempo que observa varias características del comportamiento, por ejemplo, la primera y la segunda derivada, así como el valor promedio . Me interesa saber si alguien tiene experiencia con este desafío y está dispuesto a compartir.
Adjunto puede encontrar un enfoque muy burdo utilizando la agrupación de Ward. Los resultados en realidad no son malos (prueba del globo ocular) (ver imagen adjunta). La tabla de datos con el script de agrupamiento incluido se adjunta:
gv
Apilé tus datos y luego hice un gráfico de control con la eliminación de fases para los grupos. No estoy seguro de si esto es útil o útil, pero pensé que podría gustarte como una alternativa.
