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Ein Tipp für die FDE-Demo

Ein Schwerpunkt von FDE in JMP Pro 14 ist die Durchführung einer funktionalen PCA und die anschließende Verwendung der fPCs als Eingaben in ein Vorhersagemodell. Das Beispiel in der JMP-Dokumentation zeigt die Verwendung von GenReg, um signifikante fPCs zu identifizieren.https://www.jmp.com/support/help/14/additional-example-of-the-functional-data-explor.shtml#240860 .

Um den Vorteil der Verwendung von fPCs in der Vorhersagemodellierung direkt zu demonstrieren, passen wir zwei Standardmodelle der kleinsten Quadrate an: eines mit fPCs (links) und das andere mit den durchschnittlichen Messwerten für jede Prozessvariable (rechts). Der Unterschied in RSquare adj. fällt auf: 0,78 vs 0,12! Der traditionelle Ansatz der Mittelwertbildung verwirft Informationen, die die Schwankungen im Ertrag erklären.  

Daten mit gespeichertem Skript sind beigefügt. FDE-Modelle, die ich ausgeführt habe, sind B-Splines des Grades 3 auf Anfangsdaten.

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Ich mag dieses Beispiel Jian wirklich. Es kann aber auch hilfreich sein, die Stärke der verallgemeinerten Regression zu zeigen, wenn Sie die Spalte „Validierung“ verwenden (beachten Sie, dass diese Ergebnisse aus 14.1 stammen und eine andere Teilmenge von FPCs verwenden, sodass Ihre Ergebnisse in 14.0 anders sein werden).

 

Bei Verwendung von Standard-Kleinstquadraten in Genreg ist der Validierungs-RSquare niedrig:

 

Bei Verwendung des adaptiven Lassos wird es erheblich verbessert:

 

 

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Das sind wirklich nette Tools, Ryan, und toll, dass sie in V14.1 kommen. Danke für das Update!

 

(Und die Functional Data Analysis (Ramsay & Silverman) ist vor ein paar Tagen angekommen.Viel Spaß beim Durchstöbern der Details!)

 

Betreff: Ein Tipp für die FDE-Demo

Jerry, einige dieser anderen Tools, die Sie erwähnt haben, kommen in 14.1, wenn Sie Zusammenfassungen speichern :

 

 

Die Vorhersageformel verwendet FPC-Scores, um die Funktion mit den Mittelwert- und Eigenfunktionsformeln zu rekonstruieren:

 

 

Wenn Sie über ein Funktionsantwort-DOE verfügen, können Sie auch Modelle erstellen, um FPC-Scores aus den Eingaben (in diesem Fall AOS, AO und XP 80) vorherzusagen, um die Funktionen unter Verwendung dieser Eingabewerte zu rekonstruieren:

 

 

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Das ist großartig Jian, danke!

 

Also denke ich, dass eine gute Art der Präsentation sein könnte:

1. "Hier sind einige Funktionsdaten.Wie könnten Sie derzeit damit umgehen, die Daten zur Vorhersage der Rendite zu verwenden?"(Die Antwort enthält mit ziemlicher Sicherheit "Use Average")
2. Modell mit Durchschnitt, zeigen Sie, wie schlecht die Vorhersagefähigkeit ist
3. "Was wäre, wenn wir die funktionalen Eigenschaften selbst berücksichtigen könnten?"
4. FDE vorstellen.

Benötigen Sie noch einige zusätzliche Tools wie:

1. Wenn Sie die optimalen fPC-Werte zur Ertragsmaximierung haben, wie sehen dann die optimalen Einzelfunktionen aus?
2. Eine Profiler-ähnliche Funktion wäre schön, um "Was wäre wenn"-Fragen zu behandeln.Geben Sie entweder fPC-Werte ein oder ziehen Sie möglicherweise funktionale Formen herum (über Spline-Anpassungen) und prognostizieren Sie den Ertrag??

Nochmals vielen Dank Jian!Ich werde das nächste Woche verwenden!