クロスオーバーデザインとPCAこんにちは、
各参加者が2つのレベルの同じ因子にさらされたクロスオーバーデザインから収集されたデータに変数削減法としてPCAを適用することは許容されますか？各観測値は1060個の変数で構成されています。
ありがとうございました
再：クロスオーバーデザインとPCA'... variable reduction ...'を書いたとき、システムの振る舞いを説明または予測するために、モデル化コンテキスト内で影響力のある変数のより小さなセットを識別しようとしていますか？もしそうであれば、「可変識別」技術が推奨される。一般的に言えば、PCAは次元数削減手法として使用されます。変数識別手法ではありません。JMPにはいくつかのモデリング方法があり、さらにJMP Proには、モデル比較、Make Validation Column、Formula Depot（すべてJMP Proのみ）などのコンパニオン/サポートプラットフォームがあり、変数の識別に使用できます。どの方法が最も効果的に機能するかは、コンテキスト、データ、および実際の問題の問題です。
再：クロスオーバーデザインとPCAお返事ありがとうございます。私は自分自身をうまく表現しなかったかもしれません。私は自分のクロスオーバーデザインデータからスコアを取得し、他の何かの入力変数としてそれらのスコアを使用したいです。それは有効なアプローチでしょうか。
再：クロスオーバーデザインとPCA私はまだあなたの実験計画の構造について100％確信があるわけではありません。N人の被験者がいて、各被験者は治療Aと治療Bを受けましたか？そして、'1060'変数はどこで役に立つのでしょうか。これらの '1060'変数は各主題の属性ですか？JMPデータテーブルを共有できますか？
再：クロスオーバーデザインとPCAはい、私はN牛（被験者）を飼っていて、各牛に治療Aと治療Bが与えられました。FTIRスペクトルには、1060のスペクトル変数、つまり波数が含まれています。ペアになった観測値がPCAスコアを計算するための問題になるかどうか私は思っています。この計算には独立した観測値が必要ですか？もしそうなら、私はこの場合この仮定に違反していますか？
再：クロスオーバーデザインとPCAFTIR値を予測因子または応答として扱いますか？
再：クロスオーバーデザインとPCA反応
再：クロスオーバーデザインとPCAFTIR値は応答であり、PCA出力を他の目的に使用するように思われるため、actには問題がないと思います。固有値などを作成するためにこれらの値を使用する方法 治療によるPCAの結果に明らかな違いがあるかどうかを確認することをお勧めします。この特定のデータセットではモデリング空間にいないように見えても、部分最小二乗法などのモデリング手法を使用して学習できることを確認するのは賢明ではありません。あなたの問題はBaltic.jmpデータテーブルとあまりにも類似していないように思えます…それはずっと小さいテーブルですが。
再：クロスオーバーデザインとPCA @P_Bartell あなたの答えと時間をありがとう。
