크로스 오버 디자인 및 PCA안녕하세요,
각 참여자가 동일한 요소의 두 단계를 거친 교차 설계에서 수집 한 데이터에 PCA를 가변 감소 방법으로 적용하는 것이 허용 가능합니까? 각 관측치는 1060 개의 변수로 구성됩니다.
고맙습니다
제목 : Re : 크로스 오버 디자인 및 PCA'변수 감소 ...'라고 적었을 때 시스템 동작을 설명하거나 예측하기 위해 모델링 컨텍스트 내에서 더 작은 영향력있는 변수 집합을 식별하려고합니다. 그렇다면 '가변 식별'기술을 권장합니다. 일반적으로 PCA는 가변성 식별 기술이 아닌 차원 감소 기술로 사용됩니다. JMP에는 몇 가지 모델링 방법이 있으며 JMP Pro에는 변수 비교에 사용할 수있는 Model Comparision, Validation Column 및 Formula Depot (모두 JMP Pro에만 해당)와 같은 지원 플랫폼이 함께 제공됩니다. 상황에 가장 적합한 방법은 무엇이며, 데이터는 실제 문제입니다.
제목 : Re : 크로스 오버 디자인 및 PCA당신의 답변에 감사드립니다. 나는 자신을 잘 표현하지 못했을 것입니다. 내 크로스 오버 디자인 데이터에서 점수를 얻고 그 점수를 다른 것에 대한 입력 변수로 사용하고 싶습니다. 이것이 유효한 접근 방법이 될 수 있을까요?
제목 : Re : 크로스 오버 디자인 및 PCA아직 실험 디자인의 구조가 100 % 확실하지 않습니다. N 명의 피험자가 있고, 각 피실험자에게 치료 A와 치료 B가 주어 졌습니까? 그리고 '1060'변수는 어디에서 작동합니까? 이 '1060'변수는 각 과목의 속성입니까? JMP 데이터 테이블을 공유 할 수 있습니까?
제목 : Re : 크로스 오버 디자인 및 PCA네, 젖소 (피험자)가 있고 각 젖소에게 치료 A와 치료 B가 주어졌습니다. 우유 샘플을 각 젖소 (대상)에서 채취하고 FTIR (푸리에 변환 적외선) 스펙트럼을 우유 샘플에 기록했습니다. FTIR 스펙트럼은 1060 개의 스펙트럼 변수 또는 우리가 말한 파동을 포함합니다. 나는 쌍 관찰이 PCA 점수를 계산하는 데 문제가 될지 궁금해. 이 계산은 관측의 독립성을 요구합니까? 그렇다면이 가정에서이 가정을 위반합니까?
제목 : Re : 크로스 오버 디자인 및 PCAFTIR 값을 예측 변수 또는 반응으로 취급합니까?
제목 : Re : 크로스 오버 디자인 및 PCA응답
제목 : Re : 크로스 오버 디자인 및 PCAOK ... 나는 당신이하려고하는 것을 이해하고 있다고 생각합니다. FTIR 값은 반응이기 때문에 PCA 출력을 다른 용도로 사용하는 것처럼 들립니다. 나는 행동에 아무런 문제가 없다고 생각합니다. 고유 값을 생성하기 위해이 값들을 사용하는 것 등. 치료를 통해 PCA 결과간에 상당한 차이가 있는지보기 원할 수 있습니다. 이 특정 데이터 세트로 모델링 공간에 있지 않은 것처럼 보이지만 부분적으로 최소 제곱과 같은 모델링 기술을 사용하여 학습 할 수있는 것을 확인하는 것은 바람직하지 않을 수 있습니다. 귀하의 문제는 Baltic.jmp 데이터 테이블과 너무 어색하지 않습니다.
제목 : Re : 크로스 오버 디자인 및 PCA @P_Bartell 답장을 보내 주셔서 감사 드리며, 정말로 감사드립니다.
