Ri: è possibile fare DFPCA + PCA regolare insieme?
Finora ho selezionato alcuni punti da quelle serie di dati in base a condizioni tipiche (ad esempio la temperatura ambiente), ma sarebbe sicuramente un miglioramento dell'analisi se fosse possibile utilizzare l'intera serie di dati per ciascuno.
Sembra che tu sia nel posto giusto: FDE dovrebbe essere in grado di utilizzare l'intero output/forma dei tuoi dati, piuttosto che solo alcuni punti.
Vedo l'opzione DFPCA nella piattaforma di analisi dei dati funzionali.
C'è un motivo per cui lo stai usando piuttosto che adattare un modello ai tuoi dati? Nella mia esperienza, il montaggio di un modello (Triangolo rosso...Modelli) è solitamente il primo passo. Tuttavia, l'FPCA diretto è certamente un'opzione.
[C'è] un modo per creare più punti dati e serie di dati e fare PCA con tutto ciò.
SÌ. Se ho capito bene, useresti FPC Profiler o (più probabilmente) FDOE Profiler. L'FPC Profiler mostra come i cambiamenti negli FPC influenzano la forma dell'output, e l'FDOE Profiler mostra come i cambiamenti negli input DOE influenzano la forma dell'output. Ho messo uno screenshot qui sotto e ho allegato un file di dati di esempio.
Ri: è possibile fare DFPCA + PCA regolare insieme?Non sono sicuro di aver capito. È possibile analizzare le funzioni (serie di dati) con Functional Data Explorer. Ogni serie è una funzione separata. Cosa c'è di diverso nella domanda che hai posto? Il PCA è sulle funzioni.
Hai letto il JMP Aiuto su FDE ? Gli esempi aiutano a rispondere alla tua domanda?
Ri: è possibile fare DFPCA + PCA regolare insieme?@Mark_Bailey E @Jed_Campbell , grazie per aver risposto!
Quindi, rileggendo la mia domanda, non credo di aver spiegato bene la domanda. Mi scuso per questo. Come esempio più concreto, supponiamo di avere un mucchio di materiali e per ognuno di essi ho peso molare, densità attraverso la temperatura e assorbimento ottico a diverse lunghezze d'onda. Il primo è un singolo punto dati ed è il tipo di dati su cui eseguirebbe un normale PCA, mentre gli ultimi due sono dati funzionali. Tuttavia, hai due serie di dati funzionali che utilizzano assi x diversi. La mia domanda è come eseguire il PCA su tutti e tre questi insieme, o è addirittura possibile?
C'è un motivo per cui lo stai usando piuttosto che adattare un modello ai tuoi dati? Nella mia esperienza, il montaggio di un modello (Triangolo rosso...Modelli) è solitamente il primo passo. Tuttavia, l'FPCA diretto è certamente un'opzione.
@Jed_Campbell Il motivo per cui sto usando PCA è in realtà solo perché lo capisco di più. Non sono sicuro di come eseguirei un'altra analisi su tipi di dati così disparati quando l'obiettivo di ciò che sto facendo è più trovare associazioni. L'esempio che ho fornito sopra è più una versione ridotta di ciò che sto facendo (151 proprietà di materiali diversi), quindi se hai qualche suggerimento, mi piacerebbe ascoltarli.
Grazie!
È possibile eseguire DFPCA + PCA regolare insieme?Ciao, sto lavorando su un documento e ho molti punti dati individuali per diversi elementi, ma alcuni di questi punti provengono da serie di dati (ad esempio valori a diverse temperature, lunghezze d'onda, ecc.). Finora ho selezionato alcuni punti da quelle serie di dati in base a condizioni tipiche (ad esempio la temperatura ambiente), ma sarebbe sicuramente un miglioramento dell'analisi se fosse possibile utilizzare l'intera serie di dati per ciascuno. Vedo l'opzione DFPCA nella piattaforma di analisi dei dati funzionali. Tuttavia, forse sono un idiota e mi manca completamente, e c'è un modo per fare più punti dati e serie di dati e fare PCA con tutto ciò. È possibile? Sarei anche aperto a un'opzione JSL. Tuttavia, non conosco JSL, quindi se ci vorranno settimane per riuscire a ottenere il codice, sfortunatamente non ho quel tipo di flessibilità temporale.
Grazie!
Modellazione statistica avanzatafinestre
