기능적 데이터: 누락된 값 대치?안녕하세요, Functional Data Explorer로 분석하고 싶은 X,Y 곡선 모음이 있습니다.
내가 직면하고 있는 문제는 더 큰 값의 경우 데이터 수집 중에 물리적 오류가 발생하기 때문에 이러한 곡선 중 일부가 X의 특정 값에서 잘린다는 것입니다. 일부 다른 곡선은 실패 없이 가능한 최대 X에 도달합니다.
FDE는 X 범위가 매우 다른 곡선의 존재를 잘 관리하지 못하는 것 같습니다. 누락된 부분은 매우 비현실적인 스플라인에 맞습니다.
나는 모든 곡선을 "짧은" 곡선의 동일한 X 범위로 자르고 싶지 않습니다. 왜냐하면 이 물리적 실패는 제가 유지하고 싶은 정보의 일부이기 때문입니다.
물론 누락된 값을 대체하기 위해 사전 정의된 일부 값을 수동으로(또는 JSL로) 대치할 수 있지만 FDE 데이터 준비가 곡선의 "정보" 누락 부분을 관리하는 편리한 방법을 제공할 것으로 기대했습니다.사용 설명서(JMP14 또는 JMP15)에서 어떤 제안도 찾을 수 없습니다.
이 문제를 해결하는 방법을 알고 계십니까?JMP16을 기다려야 하나요 
?
도와 주셔서 정말로 고맙습니다!
마테오
Re: 기능 데이터: 결측값 대치?데이터를 대치하는 것은 어렵고 특정 조건에서 가장 잘 작동합니다. 하나 또는 다른 방법으로 교체를 지원하려면 누락되지 않은 충분한 데이터가 필요합니다. 항상 이미 존재하는 범위와 범주 내에서 보간으로 귀결됩니다. 불완전한 함수의 경우 함수의 많은 부분을 외삽해야 합니다. 그것은 예측과 비슷합니다. 귀속된 데이터는 특히 함수의 끝 부분에서 매우 높은 불확실성을 초래합니다.
따라서 가지고 있는 데이터로 작업하고 일부 처리 옵션과 신중하게 배치된 매듭이 있는 저차 스플라인을 시도하는 것이 가장 좋다고 생각합니다. 기본 모델 매개변수만으로는 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다.
Re: 기능 데이터: 결측값 대치?감사해요. 나는 당신이 제안한대로 시도할 것이지만 여전히 옵션이라고 생각합니다 데이터를 쉽게 대치할 수 있도록 하는 것은 매우 유용할 것입니다.
마테오
Re: 기능 데이터: 결측값 대치?이 데이터는 함수 데이터 분석 기술로 만족스럽게 모델링되고 분석되지 않을 것이라고 말하고 싶습니다. 도움이 되는지 확인하기 위해 처리 명령 중 일부를 시도할 수 있지만(예: 변환, 정렬) 사용 가능한 모델이 데이터의 단점을 처리할 수 없을 것이라고 생각합니다.
또한 JMP R&D에서는 저차 스플라인을 사용할 것을 제안했습니다. 문제의 일부는 매듭의 수가 모든 기능에 적용된다는 것입니다. 샘플의 모든 기능에 대해 번호와 배치가 적합하지 않을 수 있습니다. 데이터 플롯 상단의 다이아몬드를 수동으로 드래그하여 위치를 조정할 수 있습니다. 또한 단계 함수(도=0) P-스플라인을 시도해 볼 것을 제안합니다.
모델 제어에 대해 알고 있습니까? 기본 B-스플라인 모델 세트만 사용하고 있습니까?
Re: 기능 데이터: 결측값 대치?안녕 마크,
매우 다르다는 것은 일부 곡선이 전체 범위의 60%에서 잘린다는 것을 의미할 수 있습니다.B-스플라인을 사용하고 있습니다.
여기 잘린 곡선 중 하나를 피팅하는 예 아래에서 데이터 포인트가 누락된 부자연스러운 스파이크를 얻습니다.
감사해요
마테오
Re: 기능 데이터: 결측값 대치?'조밀'하지 않은 데이터로 작업할 수 있어야 합니다(동일하고 규칙적인 도메인 값 그리드에서 관찰되는 모든 함수). 함수의 끝이나 중간에 누락된 값이 있을 수 있습니다. 데이터를 전가할 필요는 없습니다.
"매우 다른 X 범위"라고 말할 때 얼마나 많은 차이가 있습니까?
P-스플라인을 사용하고 있습니까? 그들은 종종 잘 맞지만 X의 큰 간격이나 매우 다른 범위로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 변환 중 하나를 사용하면 P-스플라인에 도움이 될 수 있습니다. 또한 일반적으로 차수가 1 이상인 P-스플라인 모델을 사용할 필요가 없습니다. 학위가 높을수록 이러한 데이터에도 문제가 발생할 수 있습니다.
JMP Pro 15를 사용하고 계시나요?
