FDE 데모 팁JMP Pro 14의 FDE는 기능적 PCA를 수행 한 다음 fPC를 예측 모델의 입력으로 사용합니다. JMP 문서의 예에서는 중요한 fPC를 식별하기 위해 GenReg를 사용하는 방법을 보여줍니다. https://www.jmp.com/support/help/14/additional-example-of-the-functional-data-explor.shtml#240860 .
예측 모델링에서 fPC를 사용하는 이점을 직접 보여주기 위해 fPC가있는 모델 (왼쪽)과 각 프로세스 변수의 평균 측정치 (오른쪽)의 두 가지 표준 최소 자승 모델을 사용합시다. RSquare adj.의 차이점 현저하다 : 0.78 대 0.12! 전통적인 평균 접근 방식은 수율의 변동성을 설명하는 정보를 버립니다.
저장된 스크립트가있는 데이터가 첨부됩니다. 내가 실행 한 FDE 모델은 초기 데이터에서 차수가 3 인 B- 스플라인입니다.
다시 : FDE 데모 팁나는이 예 Jian을 정말로 좋아한다. 그러나 유효성 검사 열을 사용할 때 일반 회귀 분석의 힘을 보여주는 것도 도움이 될 수 있습니다 (이 결과는 14.1에서 나온 것으로 FPC의 다른 하위 집합을 사용하므로 결과는 14.0과 다를 수 있음).
genreg에서 표준 최소 제곱을 사용할 때 Validation RSquare는 낮습니다.
적응 형 올가미를 사용하면 훨씬 향상됩니다.
다시 : FDE 데모 팁이것들은 V14.1에 들어가는 훌륭한 툴, Ryan, great입니다. 업데이트 주셔서 감사합니다!
(기능 데이터 분석 (Ramsay & Silverman)은 며칠 전에 도착했습니다. 세부 사항을 지켜 보는 중!)
다시 : FDE 데모 팁Jerry, 당신이 언급 한 다른 도구 중 일부는 14.1에 들어 있습니다. 요약 저장 :
예측 공식은 FPC 점수를 사용하여 평균 및 고유 함수 공식을 사용하여 함수를 재구성합니다.
DOE의 기능적 반응이 있다면 입력 (이 경우 AOS, AO 및 XP 80)에서 FPC 점수를 예측하는 모델을 작성하여 해당 입력 값을 사용하여 함수를 재구성 할 수 있습니다.
다시 : FDE 데모 팁이것은 위대한 지앤입니다, 고마워요!
그래서 나는 제시 할 수있는 좋은 방법이 다음과 같을 것이라고 생각하고 있습니다.
- "여기에 몇 가지 기능적 데이터가 있습니다. 현재 데이터를 사용하여 수익을 예측하는 방법은 무엇입니까? "("평균 사용 "을 포함하여 거의 확실 함)
- 평균을 사용한 모델, 예측 능력이 얼마나 나쁜지 보여라.
- "기능적 특성을 스스로 고려할 수 있다면 어떨까요?"
- FDE를 소개합니다.
다음과 같은 몇 가지 추가 도구가 필요합니다.
- 수율을 극대화하기위한 최적 fPC 값을 얻었 으면 최적의 개별 함수는 어떻게 생겼을 까?
- 프로파일 러와 같은 함수는 "What If"질문을 처리하는 것이 좋습니다. fPC 값을 입력하거나 함수 모양을 드래그하여 (스플라인 조정을 통해) 수율을 예측 하시겠습니까 ??
Jian에게 다시 한번 감사드립니다! 나는 다음 주 이것을 사용할 것이다!
