機能データ: 欠損値補完?こんにちは。Functional Data Explorer で分析したい X、Y 曲線のコレクションがあります。
私が直面している問題は、これらの曲線の一部が X の特定の値で切り捨てられることです。これは、値が大きいとデータ収集中に物理的な障害が発生するためです。 他のいくつかの曲線は、失敗することなく可能な最大 X に達します。
FDE は、非常に異なる X 範囲を持つ曲線の存在をうまく管理していないようです。欠けている部分は、非常に非現実的なスプラインに適合しています。
この物理的な障害は保持したい情報の一部であるため、すべての曲線を「短い」曲線の同じ X 範囲に切り捨てたくありません。
もちろん、手動で (または JSL によって) 定義済みの値を代入して欠落している値を置き換えることはできますが、FDE データの準備により、曲線の「有益な」欠落部分を管理する便利な方法が提供されることを期待していました。ユーザーマニュアル（JMP14またはJMP15でさえ）に提案が見つかりませんでした。
この問題に対処する方法はありますか?JMP16を待つ必要がありますか:) ?
助けてくれてどうもありがとう！
マッテオ
Re: 機能データ: 欠損値代入?データの代入は困難であり、特定の条件下では最も効果的です。 何らかの方法による置換をサポートするには、欠落していない十分なデータが必要です。 それは常に、すでに存在する範囲とカテゴリ内での補間に帰着します。 不完全な関数の場合、関数の大部分の外挿が必要になります。 それは予測に似ています。 帰属されたデータは、特に関数の終わり近くで、非常に高い不確実性を引き起こします。
したがって、手持ちのデータを使用して、いくつかの処理オプションと、慎重に配置されたノットを使用した低次スプラインを試すのが最善だと思います。 デフォルトのモデル パラメーターだけではニーズを満たさない場合があります。
Re: 機能データ: 欠損値代入?ありがとう。 私はあなたが提案するように試みますが、私はまだオプションだと思いますデータを簡単に代入できるようにすると、非常に便利です。
マッテオ
Re: 機能データ: 欠損値代入?このデータは、関数データ分析手法では十分にモデル化および分析されません。 いくつかの処理コマンド (Transform、Align など) を試してみてください。ただし、利用可能なモデルではデータの欠点を処理できないと思います。
また、JMP R&D は、低次スプラインを使用することを提案しました。 問題の一部は、ノットの数がすべての関数に適用されることです。 数と配置は、サンプル内のすべての機能に適しているとは限りません。 データ プロットの上部にあるひし形を手動でドラッグして、位置を調整できます。 また、ステップ関数 (次数 = 0) P スプラインを試すこともお勧めします。
モデルコントロールについて知っていますか？ B スプライン モデルの既定のセットのみを使用していますか?
Re: 機能データ: 欠損値代入?ハイマーク、
非常に異なる場合は、一部の曲線が全範囲の 60% で切り捨てられていることを意味する可能性があります。Bスプラインを使用しています。
このような切り捨てられた曲線の 1 つをフィッティングする例を以下に示します。データ ポイントが欠落している不自然なスパイクが得られます。
ありがとう
マッテオ
Re: 機能データ: 欠損値代入?「密」ではないデータを処理できるはずです (すべての関数は、ドメイン値の同じ規則的なグリッドで観察されます)。 関数の最後または途中で欠損値を持つことができます。 データを代入する必要はありません。
「非常に異なる X 範囲」と言うとき、どれくらいの違いがありますか?
P-スプラインを使用していますか? 多くの場合、うまく適合しますが、X に大きなギャップがあるか、範囲が大きく異なると問題が発生する可能性があります。 変換の 1 つを使用すると、P スプラインに役立ちます。 また、通常、次数が 1 を超える P スプライン モデルを使用する必要はありません。 次数が高いと、そのようなデータでも問題が発生する可能性があります。
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