Escenario: tengo 8 compuestos AH, para cada compuesto tengo 5 ejecuciones* de datos de tiempo y temperatura con una categoría conocida. Necesito poder comparar una sola ejecución de datos de una categoría desconocida con esas ejecuciones existentes y asignar una categoría a esa ejecución.
Algunas cosas que suceden que también pueden necesitar tenerse en cuenta:
1) Mis horas de inicio (cuándo comenzó la calefacción frente a cuándo comenzó la ejecución de datos) no se alinean.
2) No todas las carreras terminan a la misma temperatura (por razones de seguridad)
3) Algunos de estos compuestos son muy similares y pueden no ser distinguibles (si puedo o no es el propósito de esta investigación)
Adjunté mis datos, así como la imagen de la superposición de la trama.
Estoy buscando ayuda sobre qué herramienta/función usar para configurar esto. En este momento, puedo ejecutar cosas como analizar-> multivariante para obtener una tabla con cada dato ejecutado contra todos los demás, pero esto no permite comparar con el conjunto de datos. También intenté analizar -> variables de clúster, pero solo me da dos clústeres y no sé cómo decirle que me dé más. Tampoco puedo ver una forma de entrenar manualmente los clústeres iniciales. Otras opciones que probé parecían comparar valores de fila individuales, no la curva como un todo, lo que no tiene en cuenta el panorama general, que es lo que necesito comparar.
Estoy feliz de profundizar en la documentación sobre cómo usar la herramienta/método/función sugeridos, pero necesito consejos sobre un punto de partida. Tengo acceso a través de mi universidad, por lo que debería tener acceso a la mayoría, si no a todas, las opciones disponibles. También tengo acceso a otros paquetes de análisis (incluido SAS) si hay una mejor opción entre ellos.
Los scripts están bien, pero preferiría no hacerlo si es posible, ya que soy nuevo en JMP y tengo limitaciones de tiempo.
* Mi enfoque en este momento es implementar un proceso que al menos pueda separar las no coincidencias obvias antes de gastar tiempo y recursos en ejecuciones de datos adicionales.
