LDA 与预测器筛选以确定哪些工艺参数描述了运行之间的差异目前我正在调查化学过程中的一个单元。该装置运行数月后才进行清洁。运行之间的性能有所不同。我的跑步表现指标有 3 个级别：低、中、高。大约有 30 个过程参数（压力、温度等）被确定为可以描述/影响性能指标的候选参数。这些过程参数在运行过程中会发生变化。我尝试确定哪些过程参数影响最大，以及影响是什么（正面/负面）。
我使用了 LDA 和预测因子筛选。两种方法中影响最大的 10 个工艺参数列表有所不同。因为方法不同，我预计会有一些差异，但不会那么广泛。我的问题：如何确定这两种方法中哪一种为我提供了最可靠的答案？
高级统计建模数据混合和清理质量和工艺工程回复：LDA 与预测器筛选以确定哪些过程参数描述运行之间的差异我（原谅我，我应该仔细阅读）刚刚注意到你只有 13 次跑步？ 因此，您自动运行的次数远远少于预测变量 (30)。 通常树和许多线性建模方法需要比您尝试估计的参数更多的运行次数。 所以我对您看到不同的答案并不感到惊讶。 LDA 具有一些降维特性。 坦率地说，没有 JMP Pro（如果有，您可以使用 FDE 或偏最小二乘法，或者可能是一种惩罚回归方法）。 祝你好运。
回复：LDA 与预测器筛选以确定哪些过程参数描述运行之间的差异你是对的：存在大量的共线性。 这就是我选择 LDA 和预测因子筛选的原因。 我在我的 LDA 中有 4% 的错误标记，并且可以清楚地区分低值和高值。 接下来，我查看了标准化评分系数，并将它们按数量级排序。
此外，我对 1000 棵树进行了预测筛选。 当我将预测变量排名与 LDA 的标准化评分系数排名进行比较时，较高的预测变量排名与较高的标准化评分系数之间几乎没有任何匹配。
因为它们是 2 种不同的方法，所以我预计会有一些差异，但不是那么多。
可能是什么原因以及哪个排行榜最可靠（如何检查预测筛选的性能？）
回复：LDA 与预测器筛选以确定哪些过程参数描述运行之间的差异这是我要开始的地方……我对与迄今为止所描述的过程类似的过程的经验是，预测变量之间可能存在很多多重共线性。 你调查过这个问题吗？ 你最好的选择是从预测变量的时间序列图开始......你没有太多，所以使用像 Graph Builder 这样简单的东西就可以了。 事实上，在 FDE 平台中，这些类型的图是标准且非常有价值的报告输出。 从那里，如果存在大量多重共线性，您可能想尝试使用主成分分析来确定哪些成分对预测变量的大部分变异性有贡献。 只有分类响应也会限制您的建模选项。
但我最强烈的建议是，如果您不熟悉这种途径或方法……找一个愿意与您合作并研究数据和问题的人。 有很多方法可以“走”……如果没有看到实际数据……并且更多地了解感兴趣的化学过程，很难走完所有不同的路径。
回复：LDA 与预测器筛选以确定哪些过程参数描述运行之间的差异不幸的是我没有 JMP Pro；我只有 JMP。 那么最好的选择是什么？
回复：LDA 与预测器筛选以确定哪些过程参数描述运行之间的差异理想情况下，我推荐这个想法@马克贝利分享。 如果它们彼此高度相关，则取决于您在预测变量中观察到的内容...Functional Data Explorer 是识别最有影响力的变量的一种途径。 您可能会遇到的一个问题是预测变量之间的多重共线性。 FDE 可以处理这个问题......但是如果可能的话，一旦你使用 FDE 进行变量识别......没有什么比 DOE 更能确认 A. 变量识别和 B. 为过程开发预测模型。
回复：LDA 与预测器筛选以确定哪些过程参数描述运行之间的差异我想确定哪些过程变量可以解释运行性能低或高的原因。 下一步是看看我是否可以将这些变量设置为带宽（或补偿其他变量）以在一致的基础上保持高运行。 从工程学的角度来看，已经确定了许多候选变量。 分析旨在找到影响最大的变量。 （如根本原因分析）
我希望这回答了你的问题。 我想防止将我的问题错误地标记为探索性或预测性的
回复：LDA 与预测器筛选以确定哪些过程参数描述运行之间的差异那么预测变量随时间变化（在运行期间）？ 您可以尝试使用 JMP Pro 中的 Functional Data Explorer 来获取功能性主成分，然后将它们用作预测变量而不是原始测量值。
回复：LDA 与预测器筛选以确定哪些过程参数描述运行之间的差异让我从一个基本问题开始。 您对“...最可靠的答案”的标准是什么？ 您是否正在进行一项调查，寻求探索性“答案”或预测性“答案”？ 我推荐的数据分析方法在很大程度上取决于您的答案。
回复：LDA 与预测器筛选以确定哪些过程参数描述运行之间的差异我有 13 次跑步。 每个级别大约出现 4 次。 流量根据所需的吞吐量而变化，压力可能因环境条件或长时间结垢而变化
回复：LDA 与预测器筛选以确定哪些过程参数描述运行之间的差异没有数据或合理的样本很难说。 考虑到“过程参数在运行过程中会发生变化”，这种变化在一次运行中实际上是什么样子的？您有多少次运行的数据？ 每个级别的绩效指标出现多少次？
