FDEデモのヒントJMP Pro 14のFDEの焦点は、機能的なPCAを実行してから、fPCを予測モデルへの入力として使用することです。JMPドキュメントの例は、重要なfPCを識別するためのGenRegの使用方法を示しています。 https://www.jmp.com/support/help/14/additional-example-of-the-functional-data-explor.shtml#240860 。
予測モデリングでfPCを使用する利点を直接実証するために、2つの標準最小二乗モデルを当てはめましょう。1つはfPCを使用し（左）、もう1つは各プロセス変数の平均測定値（右）を使用します。RSquareの違いはadjです。印象的です：0.78対0.12！従来の平均化アプローチでは、利回りの変動を説明する情報が破棄されます。
保存したスクリプトのデータが添付されています。 私が実行したFDEモデルは初期データで3次のBスプラインです。
再：FDEデモのためのヒント私は本当にこの例のJianが好きです。ただし、[検証]列を使用するときに一般化回帰の威力を示すことも役立ちます（これらの結果は14.1からのものであり、FPCの異なるサブセットを使用するため、14.0では結果が異なります）。
genregで標準の最小二乗法を使用すると、Validation RSquareは低くなります。
アダプティブラッソを使用すると、はるかに改善されます。
再：FDEデモのためのヒントRyan、本当に素晴らしいツールです。V14.1に入ってきたのは素晴らしいことです。 更新していただきありがとうございます！
（そして機能データ分析（Ramsay＆Silverman）は数日前に到着した。 細部に渡って水遊びを楽しんでください！）
再：FDEデモのためのヒントJerry、あなたが言及したこれらの他のツールのいくつかはあなたが14.1でやってくる時です。要約を保存 ：
予測式は、FPCスコアを使用して、平均および固有関数の式を使用して関数を再構築します。
機能応答DOEがある場合は、入力（この場合はAOS、AO、およびXP 80）からFPCスコアを予測するモデルを作成して、それらの入力値を使用して関数を再構築することもできます。
再：FDEデモのためのヒントこれは素晴らしい建です、ありがとうございます！
だから私は提示するための良い方法があるかもしれないと思っている：
- 「これは機能的なデータです。 現在、収量を予測するためにデータをどのように使用するのでしょうか？」（「平均を使用する」を含めることはほぼ確実です）。
- 平均を用いたモデル化、予測能力がどれほど悪いかを示す
- 「機能特性自体を考慮に入れることができたらどうなりますか？」
- FDEを紹介します。
まだいくつかの追加のツールが必要です：
- 歩留まりを最大化するための最適なfPC値が得られたら、最適な個々の関数はどのようになりますか？
- プロファイラーのような関数は "What If"の質問を処理するのに便利です。 fPC値を入力するか、あるいは（スプライン調整を介して）機能形状の周りをドラッグして歩留まりを予測します。
Jianさん、ありがとうございます。私は来週これを使います！
