Hola, todos. Gracias para unión mi JMP hablar hoy. Hoy, I haría como a hablar a tú acerca de cómo nosotros mirar en equivalencia entre conjuntos de lote datos encima tiempo en Fujifilm. En particular, Identificación como a hablar acerca de a nuevo multivariado llevar en el dos uno cara TT est.
A pesar de este particular poco es a nuevo comparación técnica, él no reemplazar, bastante él complementos el habitual soltero punto técnicas, y en el flujo de trabajo, nosotros son aún confiando fuertemente en aquellos. El último poco aquí voluntad describir cómo nosotros comparar datos conjuntos, de el tiempo serie, nosotros conseguir de dos diferente escamas, pero él podría ser cualquier lógico grupo.
Enfermo rápidamente ir a través de cómo nosotros preparar el datos, o bastante conseguir él en el estado dónde nosotros poder correr el guiones, y nosotros voluntad mirar en el visualizaciones para el habitual soltero tiempo puntos en JMP, y Bueno también mirar en alguno guiones eso I usar a correr PCA en todo el variables y prueba equivalencia.
t caminando acerca de TOSTAR o equivalencia prueba. t él dos prueba T es a dos uno cara T- prueba, y él cheques si en promedio, su dos datos conjuntos para a dado variable son equivalente.Muy similarmente, a multivariado prueba cheques si en promedio el final principal componente o ordenador personal para a dado día de a fermentación aquí, es equivalente para dos diferente escamas.
Tú necesidad datos a ser en a específico formato, pero en particular tú necesidad dos diferente grupos aquí. Es dos escamas, si tú tener más que dos, tú voluntad necesidad a dividir a ellos en conjuntos de dos. Es más adecuado para tiempo serie, porque es a datos reducción técnica eso tú no lo haría necesidad si tú no lo había hecho a problema con teniendo a lote de datos puntos.
Este era parte, originalmente, de a guion eso era todo hecho en R, pero como I movido en usando JMP para visualizaciones más y más, I pensamiento eso él era mucho más fácil a usar, especialmente si nosotros desear a aprobar en aquellos guiones a personal. R es no siempre eso accesible.
I movido a lote de el guion en JMP por ahora. El solo cosa eso es aún en R es el datos imputación. El guiones y pre trabajar llevar cuidado de valores atípicos, desaparecido datos, y inconsistente entradas. El R hace el datos imputación. Por qué tener I movido a JMP? Primero de todo, él era porque I visualizado en JMP.
Por qué es él bien a visualizar datos en JMP? Porque JMP es justo hecho para eso. Es en realidad bien para mirando en desaparecido datos y valores atípicos y cualquier gráficos. El tiempo serie son No excepción a este. El desaparecido datos visuales en JMP, dar tú a color mapa de dónde su datos es desaparecido, entonces tú poder encontrar filas dónde datos es desaparecido.
Eso medio a día podría no ser el mejor a mantener en el datos colocar. Tú poder inmediatamente visualizar trozos de datos desaparecido, eso él haría ser días en a fila, y tú poder hacer a decisión en si tú desear a mantener todo aquellos días o hacer el análisis dos veces, para ejemplo, y él voluntad rápidamente espectáculo tú si tú tener datos desaparecido de uno grupo y no el otro, en cual caso tu lo harías tener a hacer lejos con eso variable en total.
También, valores atípicos necesidad Procesando previo tú interpolar, de lo contrario ellos voluntad tener a enorme efecto en el PCA y el comparación prueba. Allá es un parte aislada detección plataforma en JMP, pero este es usado aquí en nuestro flujo de trabajo combinación con mirando el tiempo serie y el comparaciones. Pero Enfermo espectáculo todo eso en el manifestación.
Entonces el Grafico Constructor es usado a trama todo el tiempo serie. Allá son muchos maneras a hacer eso, pero I voluntad espectáculo tú en el guion el dos principal graficos eso nosotros usar a controlar eso nuestro datos es bien a ir. Aquí ellos son, el tiempo serie, y aquellos en particular son envuelto por un lote, entonces eso tú conseguir un individual trama para cada tiempo serie.
Es a pequeño trama, pero generalmente es suficiente a lugar desaparecido datos valores atípicos o cualquier extraño o diferente comportamiento. Aquí, para ejemplo, dejar a mí conseguir el láser en. Aquí vamos.Aquí nosotros tener a grupo de puntos eso son cuestionable. Nosotros necesidad a controlar si este es comportamiento eso nosotros desear a captura o si es comportamiento eso es inusual, y nosotros desear a imputar el descansar de el datos.
O nosotros podría tener soltero valores atípicos como aquí. Nosotros ver este bastante a menudo, pero aquí tú poder aviso es todo en el mismo día. Entonces es él algo eso sucede en día seis en aquellos fermentaciones? Otro forma a trama tiempo serie, y nosotros hacer eso como Bueno, es a de hecho cubrir a ellos. Por superposición a ellos, tú poder ver si su datos es coherente para a dado día.
Aquí nosotros tener individual valor parcelas, cual es qué nosotros mirar en. Pero He también preguntó JMP a poner a pequeño caja trama alrededor todo aquellos datos porque este imita qué nosotros tener cuando nosotros son haciendo nuestro ANOVA en el segundo paso de nuestro datos visualización.
Este es muy típico de qué sucede en nuestro procesos encima tiempo. En el primero semana, el datos es demostración muy bajo variabilidad. El caja parcelas son pequeño y ellos son generalmente equitativamente Bueno alineado. El promedio es alrededor el mismo valor.
Cuando nosotros alcanzar el segundo semana de el fermentación, cosas comenzar a deriva aparte y cosas comenzar a conseguir mucho más variable. Si tú eran Graficado día seis por sí mismo en uno lote por día tipo de trama aquí, tu lo harías ser capaz a ver qué el diferencia es en promedio entre el grande escala en rojo y el pequeño escala en azul.
En día seis, tú tener a pequeño diferencia y en día 12, tú tener a grande diferencia. Aquellos diferencias son qué nosotros son mirando a prueba cuando nosotros hacer soltero punto Pruebas T con nuestro ANOVA. Antes nosotros llevar en, I justo desear rápidamente tener a resumen de qué el diferencias son entre T- prueba y TOSTADA.
A T- prueba es completamente estadístico, si el TOSTAR requiere a usuario aporte para a práctico aceptable diferencia. En a T- prueba, tú hipotetizar eso allá es No diferencia entre el significar y si tú conseguir a pequeño PAG valor o significativo resultado, entonces tú denegar eso y tú decir allá es a diferencia entre su datos conjuntos.
A TOSTAR dice tú eso allá es No diferencia entre su datos conjuntos, si tú tener a significativo resultado. Si tú fallar a T- prueba, el confianza intervalo para el principal diferencia, en aquellos parcelas, eso es eso negro cuadrado aquí. Entonces el confianza intervalo para el TOSTADO, si tú fallar, hace no cruz el cero línea.
Pero si tú fallar a TOSTADO, el confianza intervalo para el diferencia es no contenido por el práctico aceptable diferencia. Tú tener dos resultados para a T- prueba y dos resultados para a TOSTADO, cual medio tú tener cuatro combinaciones.
Cualquiera tú aprobar o fallar ambos, o tú aprobar y fallar uno de a ellos. En JMP, generalmente, allá son diferente plataformas eso hacer TOSTAR y prueba T, pero tú voluntad tener a normal distribución para el diferencia. Si tú aprobar a prueba, entonces su significar diferencia es en eso pequeño campana curva.Si no, es afuera.
Entonces él podría rápidamente visualizar cual unos aprobado o no en un ANOVA. h antes de ellos son, el ANOVA. vamos paso dos de nuestro visualización y limpio proceso. Nosotros usar a guion a trama todo de aquellos juntos en a informe entonces eso nosotros poder mirar en todo de a ellos. Si tú pensar acerca de el datos colocar aquí, él era acerca de 15 variables encima 12 días. Entonces tú tener encima 150 semejante parcelas, cual es a lote de datos a mirar en, especialmente si tú cambiar cosas y trama a ellos de nuevo.
Pero aquí son alguno ejemplos de qué tú podría ver. Tú podría aprobar a prueba T o fallar él. Tú podría aprobar a prueba T, pero solo porque tú tener suficiente capa eso es tracción uno de el datos conjuntos arriba o abajo, para ejemplo. Allá son muchos posible resultados eso tú haría conseguir aquí.
No todo es en este captura de pantalla, pero eran también mirando en el diferencia en eso informe. El principal componentes comparaciones, nosotros no hacer este aquí con el guion. I usar el grafico constructor a de hecho trama aquellos porque ellos son como el parcelas I tenía en a pareja de diapositivas anterior.
Pero el diferencia eso tú podría ver aquí es en el escala. Ahora, porque eran hablando acerca de principal componentes, el puntuaciones tender a ser alrededor cero en promedio, y ellos variar entre menos tres y tres porque nosotros normalizar el datos antes que lleva afuera el PCA.
El ventaja de este es eso, ahora en cambio de teniendo a proporcionar un aceptable valor para a tarea, porque el datos es normalizado, nosotros poder de hecho frazada calcular eso aceptable diferencia por tomando a multiplicador de el estándar desviación para nuestro puntuaciones.
Aquí nosotros tener el primero principal componente y él claramente muestra hay a grande diferencia entre el grande y el pequeño escala. Aquí con el segundo principal componente, allá es a menor diferencia. Este es típico de qué nosotros ver, porque el primero principal componente tiende a captura el más amplio forma de el fermentación perfil.
Entonces si allá es a diferencia en eso más amplio forma, el TOSTAR para el primero ordenador personal tiende a fallar. Típicamente, qué He visto es eso para nuestro datos, dos principal componentes podría captura acerca de 60 % de el información en el variables. Para aquellos de tú OMS puede tener hecho ordenador personal en datos antes, eso puede parecer a bajo número, pero eso es probablemente porque todo el variables tener a diferente historia a decir.
Otro cosa Identificación como a gastar a pequeño poco de tiempo en es el cargando' s parcelas. Este es parte de el PCA plataforma en JMP, y él tiene este trama en el muy arriba de el plataforma, y es a bien uno a mirar en si estás a científico eso es más interesado en mirando en qué en realidad yendo en.
Pero el razón por qué I tener este en a deslizar aquí es porque este es a bien representación de qué nosotros son yendo a ver en cómo mucho cada variable contribuye a el modelo eso eran eligiendo antes haciendo el equivalencia prueba.
Aquí, para ejemplo, todo el variables relacionado a viabilidad para nuestro fermentación son altamente correlacionado porque ellos son cerca juntos y el forma ellos proyecto sobre el ordenador personal uno y ordenador personal dos aquí, ellos conseguir alto valores. Nosotros dicho eso aquellos mapa Bueno a el primero dos PC. Entonces eso medio eso ellos son participativo a lote a el modelo.
Aquí nosotros tener alguno otro variables eso son cercanamente agrupado juntos aquí. Entonces sodio, potasio y Glutamina. Ellos son altamente correlacionado. Ellos mapa muy Bueno a el primero ORDENADOR PERSONAL, pero no a el segundo. Entonces ellos no contribuir a lote a el modelo con el segundo ORDENADOR PERSONAL.
Entonces aquí tú tener problemático variables. Ellos hacer no mapa Bueno a cualquiera PC. Eso medio eso en a 2 piezas modelo, tú son no yendo a captura el comportamiento para aquellos variables. Cuando tú ver este, tú ya saber eso a 2 piezas modelo es no yendo a dar tú a lote de equivalencia para aquellos variables.
Último paso es a de hecho trama el TOSTADA. Este es hecho de nuevo usando a guion. Aquellos graficos son no el graficos eso tú haría generalmente encontrar en JMP, pero ellos son bonito típico de TOSTAR parcelas. Para cada ordenador personal para cada día, nosotros voluntad tener a TOSTAR o equivalencia prueba resultado. Si el confianza intervalo es afuera de el aceptable rango, cual es tres veces el estándar desviación de el puntuaciones en este caso, entonces nosotros fallar el TOSTADO.
Cuando nosotros fallar el prueba, nosotros dar él a cero en el guion. A resumir qué sucede aquí, cada ordenador personal voluntad captura a cierto cantidad de el variabilidad. Cada ordenador personal poder aprobar o fallar a TOSTADO. Además, cada variable contribuye a a cierto medida a cada ORDENADOR PERSONAL.
A principal componente es a lineal combinación de todo el variables. En total, a variable eso tiene a fuerte contribución a a principal componente eso pasa a TOSTAR voluntad tener a fuerte impacto en en general equivalencia entre el lotes.Este es qué nosotros son intentando a poner juntos.
Cómo hacer nosotros poner este ¿juntos? Allá son muchos maneras nosotros podría poner este juntos. I tener hecho algo bonito simple aquí. Es justo a producto de suma de paso o defecto a ORDENADOR PERSONAL, veces el contribución de el variable. Básicamente, para ejemplo, para dos PC aquí, eran defecto el primero equivalencia prueba, y este viable, tenía a 40 % contribución, entonces eso obtiene cero, más uno paso el TOSTADO, veces el contribución aquí, a eso ORDENADOR PERSONAL.
Eso es el en general puntaje para él. En negro, tú tener el básico puntuaciones para cada día aquí. vamos llamar el IEQ, tu lo harás ver eso en el mesas más tarde. En promedio, eran conseguir acerca de 70 %. Es no también malo encima el curso de el fermentación. Añadiendo PC no hacer a muy grande diferencia porque este mapeado muy Bueno a el dos PC.
El pH, cual era uno de el variables eso hizo no mapa muy Bueno a el primero dos PC obtiene a en realidad malo promedio puntaje, si tú agregar solo dos PC en el modelo, alrededor 30 %. Pero si tú agregar otro cuatro PC, allá son yendo a decir a nosotros este uno, eso número va arriba a encima 80 %.
Allá es No malo o bien números aquí, pero es algo tú necesidad a mantener en mente eso él en realidad depende en el modelo eso tú elegir para correr este. Moviente en, este es el muy último producción de el guion, y eso es qué eran en realidad interesado en, especialmente si nosotros son comparando diferente procesos o diferente maneras a correr él.
Tú tener a bar cuadro de todo su individual equivalencia s. Este muestra tú en realidad, por variable, cual unos son similar de uno escala a el otro. Aquí nosotros tener tres variables eso son bonito similar entre lotes, y entonces él en realidad gotas abajo arriba a el último uno aquí cual tiene a muy bajo equivalencia.
En el arriba bien esquina aquí, JMP voluntad poner un promedio si tú preguntar para él. t sombreros a bien métrico, a pesar de es muy reduciendo. Es a bien métrico a comparar el mismo procesos, si estás usando diferente maneras a correr el TOSTAR o diferente números de PC.
I tener más diapositivas acerca de este, pero I pensar es mejor a correr derecho en el manifestación en el interés de tiempo. He poner a pequeño JMP diario juntos. No muy bien en este.I esperanza es yendo a trabajar. En JMP, Bueno justo mirar en el datos, el tres guiones, y dos diferente maneras a correr el último uno.
Eso es el anonimizado datos colocar aquí. Mi computadora es muy lento. Allá nosotros ir. I pensar es laboral. Es justo en realidad lento. En este datos colocar es el desnudo mínimo eso tú necesidad, a correr tipo con dos grupos, a lote IDENTIFICACIÓN, cual es a categórico variable a pesar de ser a número aquí, y el tiempo IDENTIFICACIÓN en este caso, es encima uno grabación a día, entonces es encima a número de días.
El primero poco nosotros hacer es trama todo el tiempo serie. He izquierda este con a pocos bits y sacudidas eso son no en realidad bien, entonces eso I podría punto a ellos afuera. Todo el guiones en este grupo y allá son tres de a ellos, son básicamente haciendo el mismo cosa en el comenzar, a poco de limpieza arriba y preparando, y es yendo a crear a clon de su datos mesa a trabajar en sin rotura su datos mesa, y también a directorio a ahorrar todo el salidas de el guion.
Entonces el guiones son básicamente bucle aquí encima el número de variables y Graficado a ellos uno en a tiempo y poniendo todo en a informe.vamos correr este. Este es a muy generalizado guion y él obras Bueno en todo el datos conjuntos. Siempre nervioso, cosas son no yendo a trabajar porque es entonces lento. Aquí nosotros ir. Es aún pensamiento. yo solo ser paciente y esperar.
Este voluntad trama este envuelto por lote tiempo serie y en superpuesto tiempo serie como Bueno. usted tener uno de cada para cada variable. Él voluntad decir variable uno, el actual nombre de su variable aquí y trama a ellos. Este es qué nosotros desear a ver, básicamente.
Nosotros tener el mismo forma para todo el lotes y ellos son coherente al otro lado de el escamas. Bien mover abajo a uno eso no mirar como bien. Allá nosotros ir. Para este variable, nosotros tener el mismo forma para este escala Bueno, y entonces a muy diferente forma para el pequeño escala. Nosotros necesidad a encontrar afuera por qué este es sucediendo y hacer nosotros desear a mantener este variable en el modelo.
En particular aquí, nosotros tener uno lote eso es muy se portó mal. Si tú mirar en este en un cubrir trama, él es muy obvio eso este promedio curva no representar cualquiera el grande escala o el pequeño escala. Este es a variable eso tú necesidad a venir atrás en.
Variable 6, I pensar era en el presentación. Este muestra tú dónde tú tener alguno valores atípicos eso tú puede tener omitido el tiempo antes. Entonces otro cosa tú necesidad a mirar para en aquellos parcelas, es si su pequeño y grande escala números son mezclado juntos.
Si su rojo y azul puntos son todo mezclado juntos, entonces posibilidades son su escamas son bonito similar. Pero en alguno casos, como aquí, para ejemplo, el pequeño escala datos es casi siempre arriba el grande escala datos. Entonces tú poder esperar a ver a diferencia aquí. Aquí I tener menos que variable 11, cual es en realidad, en realidad malo.
Este sucede bastante a menudo a a nosotros, cuando nosotros tener a diferencia en grabación el variables. Aquí él era de hecho a diferente unidad, y eso es por qué nosotros tener muy diferente números. Ahora, cuando tú poner el datos de graficos en a informe como este, desafortunadamente, tú perder mi favorito característica en JMP, cual es interactividad.
Tú no poder de hecho destacar a punto o a serie de puntos y ir ver qué ellos son haciendo en el mesa. Pero el guion es ahorro todo aquellos individual parcelas para tú. Aquí nosotros eran. En aquí, es creado a directorio con todo el parcelas eso hemos justo visto, más él salvado eso clon con el tiempo serie etiquetado en el fin.
En aquí, tú poder ver... Si I poder de hecho usar mi ratón, tú poder ver aquellos tiempo serie uno en a tiempo. Entonces tú poder seleccionar el puntos eso tú haría normalmente a usar el interactividad en JMP. Si tú tener varios abierto en el mismo tiempo, todo de a ellos voluntad ser resaltado en todo su parcelas.
Eso es él para tiempo serie. Bien mover en a el segundo parte de el proceso, y eso es mirando en todo su ANOVA. Este es en el Se ajusta a la plataforma Y-by-X, y como el otro guion, es haciendo a poco de ordenar arriba en el comenzar, y entonces él bucles encima días y crea a subconjunto de el mesa para cada día. Entonces hay a informe en el diferencias entre el grupos.
Si tú tener escrito guion antes, tú voluntad ver eso este es bonito típico de escribiendo a guion en JMP. Alguno de él es escrito por mano, y a lote de él, el a granel de qué sucediendo, I básicamente corrió en JMP y Copiar pegado él en el guion. Bien correr este en este sucio datos colocar. Con un poco de suerte, él no llevar también mucho tiempo.
Si tú tener a rápido computadora, I creer eso tú haría no incluso ver aquellos ventanas de hecho abierto. Él haría ser instante. Tú podría ver aquí cómo JMP es básicamente yendo a a número día y entonces tomando a subconjunto de eso mesa, correr a guion, ahorro él a eso pequeño datos mesa, y es haciendo este para cada día, y nosotros tener 12 días aquí, entonces él acepta a mientras.
Este voluntad también ahorrar todo en es propio carpeta. En este caso, Bueno justo mirar en uno de el salvado informes. Aquí tú tener a subconjunto, todo este es para día uno, pero es a mucho menor mesa. Aquí tú tener el informe eso tú y su científicos haría desear a mirar en, cual muestra tú todo el Pruebas T. Ahora tú poder mirar en todo aquellos Pruebas T justo a ver si ellos aprobar.
Tú podría contar cómo muchos aprobar y llevar a proporción de paso Prueba T. Pero este es también a bien lugar para hallazgo aquellos más sutil valores atípicos porque cada caja trama podría tener alguno datos eso tú desear a pregunta. De nuevo, tú haría destacar aquellos puntos y controlar si tú desear a mantener a ellos en su final datos colocar o no.
Moviente en de nuevo. Eran finalmente en el último poco, cual es probablemente el mayoría interesante. Eso es todo el PCA. Este es a mucho más grande guion, porque él tiene a buscar información de el JMP plataformas. I no tener a lote de tiempo para este, pero I poder respuesta preguntas en el fin si estás interesado.
El otro cosa con este guion es eso I tener duro codificado alguno bits, entonces él necesidades a ser modificado para cada datos colocar. I necesidad a arreglar eso en alguno punto. Para ejemplo aquí, es de hecho haciendo a principal componente análisis en uno de el días, entonces a subconjunto de el datos mesa. Entonces nosotros cambiar a el PCA informe, y este se convierte un objeto en su JMP guion.
Entonces de este objeto aquí, tú poder conseguir elementos. Para ejemplo, I correr el PCA y I tener este como un objeto, y ahora I decir, I desear el valores propios en allá. El forma a encontrar el objetos eso tú necesidad es a abierto el árbol estructura, en su JMP informe y todo es numerado y alineado. Entonces tú poder conseguir todo eso tú necesidad de el JMP informe como a valor, como a matriz, como un formación.
Él en realidad depende en qué tú desear. Pero tú podría ver He hecho este aquí. Entonces una vez él tiene todo estos valores aquí, I extracto el principal componentes y I adaptar de nuevo, Y por X el principal componentes versus mi escamas aquí. A ganar, I cambiar a informe. Soy haciendo este entonces eso I poder conseguir el raíz significar cuadrado error de eso informe.
Eso es porque es el mejor estimar I voluntad tener para mi estándar desviación. Soy usando este estándar desviación aquí a frazada calcular mi aceptable diferencia para mi TOSTADA. I finalmente poder de hecho correr mi TOSTAR aquí. Entonces de nuevo, eso es otro grupo. Y este tiempo es pies ancho por X, pero Soy preguntando para un equivalencia prueba con Delta como mi aceptable diferencia.
El descansar de el guion voluntad trama todo el tareas y es muy aburrido. Entonces en el fin, él voluntad crear a mesa con todo el salidas y todo el cosas eso nosotros necesidad a crear nuestro bar cuadro y eventualmente nosotros podría también crear el bar cuadro. Bien correr este para este datos colocar. Justo comprobación I tener el bien uno. Allá nosotros ir. Ahí está. Enfermo hacer clic en él ahora.
Tú podría ver él en el fondo aquí. Es perturbar el mesas y es haciendo este penosamente despacio. Para cada día, él voluntad seleccionar el día, hacer a menor datos mesa, hacer a PCA en todo el variables, y entonces I voluntad ahorrar el principal componentes, el valores propios y el cosenos para más cálculos.
Él voluntad usar el principal componentes para primero haciendo a prueba T, porque eso es dónde eran yendo a conseguir nuestro estimar de el estándar desviación y segundo, hacer un equivalencia prueba a controlar si él pasa equivalencia. I pensar estaban en día Siete, eran yendo a conseguir allá eventualmente.
Él voluntad también trama todo nuestro equivalencia pruebas, y él voluntad también crear el bar cuadro y el nuevo directorio. Bre con mi computadora.Bien, este es tomando más extenso que él debería, en realidad. I esperanza es yendo a trabajar. A veces guiones eso son bastante ocupado, significar eso es duro para JMP a atrapar arriba con qué sucediendo en el fondo.
I esperanza es no yendo a fallar porque de eso. No, aquí nosotros ir. Es ahora creado a informe, y para cada día, es yendo a poner cada TOSTAR en a columna de gráficos. I tener escrito el guion en semejante a forma eso ellos son todo el mismo tamaño y eso era sugirió por uno de nuestro científicos, de hecho, entonces ellos son mucho más fácil a comparar.
Aquí nosotros tenía datos eso en realidad necesario alguno extra limpieza arriba, entonces él llega a No sorpresa eso todo nuestro equivalencia pruebas para el primero principio componente son defecto. Eso es porque el PCA es hecho en variables eso son no similar entre grupos. Pero el más sutil comportamiento eso es capturado en a segundo ordenador personal es aún paso a lote de el equivalencia pruebas.
Enfermo cerca este a espectáculo tú qué estado salvado en el directorio para este uno. Para este, tú tener individual subconjunto mesa con su PCA y sub guion. Incluso apertura a pequeño mesa como este es tomando a largo tiempo. Allá nosotros ir. Aquí son el PCA. Aquí está el cargando trama.
Este es dónde el valores propios venir de, y aquí el cosenos cual son tirado afuera por el guion. Él tiene el TOSTAR resultados eso es usado para haciendo el TOSTAR gráficos, pero hemos ya visto aquellos. Él tiene a mesa eso muestra tú cual TOSTAR pasó con a cero o a uno aquí, y el explicado diferencia, y el cálculos para el explicado diferencia en el mismo mesa.
t su columnas aquí es qué eran yendo a usar a crear nuestro bar cuadro.El bar cuadro obtiene salvado en el diario en este caso. Allá son muchos maneras tú podría hacer este, en realidad. Para 15 variables y no el mejor de limpiar trabajos, vamos ver qué equivalencia nosotros conseguir aquí. Él es todo laboral.
Es justo en realidad lento. Lo siento acerca de eso. Allá nosotros ir. He tenía, de nuevo, comentario de científicos dicho eso ellos haría preferir a ver el variables en el orden ellos eran en originalmente, porque mayoría de nuestro datos es grabado en plantillas, entonces gente son usado a vidente aquellos variables en orden.
Pero es también lindo a tener él en descendiendo orden entonces eso tú poder rápidamente ver cual variables son bastante equivalente y cual unos son no haciendo entonces Bueno. Aquí en promedio, nosotros tener 21 % equivalencia al otro lado de todo nuestro variables. Es no a muy alto número. I no tener a criterios para eso número, pero I pensar alrededor 60 %- 75 % haría ser bastante deseable.
Enfermo cerca todo I poder a hacer alguno espacio. Bien ir atrás a ver qué sucede si nosotros eliminar uno ofensivo variable. I no lo he hecho hecho suficiente limpieza arriba aquí, pero Soy eliminando variable 11, cual era en realidad no un aceptable variable a tener en nuestro datos colocar.
I voluntad correr el tarea con tres PC este tiempo, entonces eso I poder en el menos tener a disparo en capturando el variabilidad en cosas como pH o PO2, cual tender a ser mucho más complejo. Bien correr este uno y Bueno tener a mirar en el bar cuadro y ver cómo mucho equivalencia nosotros poder captura.
I sospechar este es yendo a ser lento de nuevo. Este es yendo despacio. Eran solo en día dos, entonces I necesidad a llenar arriba el tiempo. Como I dicho, nosotros no tener a criterio a mirar en este total número. Es más de a relativo número.
Cualquiera tú tener a colocar de criterios para limpieza arriba su datos, o tal vez porque tú son correr lotes y grabación a ellos en similar maneras, tú haría decir, nosotros voluntad siempre solo mirar en aquellos 10 variables, y entonces tú poder comparar el en general equivalencia o el bar gráficos para dado conjuntos de variables eso son comparable.
El otro forma tú podría hacer él es usando el mismo datos conjuntos como I tener hoy.I saber nosotros tener 21 % equivalencia para 15 variables, pero una vez nosotros eliminar variables 11 y cinco, para ejemplo, y limpio arriba alguno de el valores atípicos, entonces eso número empieza yendo arriba, o él podría ser nosotros tener solo 21 % con dos PC, pero si nosotros agregar a pareja porque alguno de el variables no mapa muy Bueno a el primero dos PC, entonces este número también es yendo arriba.
Es muy difícil a poner a criterio en eso número, pero es bonito bien para comparando diferente modelos o diferente datos conjuntos eso tener estado tratado razonablemente similarmente. Cómo son nosotros haciendo ¿aquí? Casi allá. Soy muy Lo siento acerca de este. Mi computadora es particularmente lento hoy. Aquí nosotros ir.
Aquí son tareas, y este tiempo allá son tres PC, entonces ellos son alineado por tres. I pensar si nosotros hizo este más grande, él haría comenzar pega afuera de el ventana aquí. Porque nosotros tener remoto uno variable ya, nosotros podría ver eso alguno de el tareas son paso incluso para el primero ORDENADOR PERSONAL. Entonces eso es definitivamente hecho a muy grande diferencia.
I voluntad cerca aquellos y ir atrás en el directorio él era creado. El forma He escrito este, si Soy haciendo dos datos conjuntos en el mismo directorio, es yendo a conseguir borrado porque Ahorrar Como en guion en JMP voluntad ahorrar en arriba de existente datos si él tiene el mismo nombre.
Aquí era el mismo datos, nosotros justo remoto uno variable y agregado uno ORDENADOR PERSONAL, y nosotros consiguió de 21 % a acerca de 47 % en promedio al otro lado de el variable equivalencia. Eso es demostración tú qué a grande diferencia él poder hacer de justo a pequeño limpieza paso o eligiendo a levemente diferente modelo con uno más ordenador personal en este caso.
Ahora es a mí. He desaparecido a través de todo el guiones. Enfermo poner atrás mi muy último deslizar arriba aquí a concluir. Este es a nuevo técnica a mirar en equivalencia, este multivariado técnica. I no lo he hecho visto él usado en algún lugar demás. Es a complementar, no a reemplazo.
Tú debería aún, especialmente si estás fuertemente involucrado con el datos, tú debería aún mirando en todo el tiempo puntos eso estás interesado en. Él da a holístico imagen con a lote de detalle porque tú tener a lote de producción. Pero si estás solo interesado en el final información, en realidad eso bar cuadro, da tú a lote de información en justo uno grafico.
Tú podría hacer este con cualquier tipos de grupos eso tú desear a. Este sucede a ser escamas porque nosotros mirar en el diferencia entre fabricación y laboratorio escamas a lote en Fujifilm. Eso es él, en realidad. Es su multivariado a uno cara Prueba T. Como a parte de nuestro proceso fluir a mirar en escala arriba y escala abajo datos. Identificación ser feliz a tomar cualquier pregunta.
