Re: DFPCA + 일반 PCA를 함께 할 수 있나요?
지금까지 일반적인 조건(예: 실내 온도)을 기준으로 해당 데이터 시리즈에서 특정 지점을 선택했지만 각각에 대한 전체 데이터 시리즈를 사용할 수 있다면 확실히 분석이 향상될 것입니다.
올바른 위치에 있는 것 같습니다. FDE는 특정 지점만이 아니라 데이터의 전체 출력/형태를 사용할 수 있어야 합니다.
기능적 데이터 분석 플랫폼에 DFPCA 옵션이 표시됩니다.
모델을 데이터에 맞추지 않고 사용하는 이유가 있습니까? 제 경험상 모델(빨간색 삼각형...모델)을 맞추는 것이 일반적으로 첫 번째 단계입니다. 그러나 직접 FPCA는 확실히 옵션입니다.
[거기] 여러 데이터 포인트와 데이터 계열을 수행하고 모든 데이터로 PCA를 수행하는 방법이 있습니다.
예. 내가 올바르게 이해하고 있다면 FPC 프로파일러 또는 (아마도) FDOE 프로파일러를 사용할 것입니다. FPC 프로파일러는 FPC의 변화가 출력 형태에 미치는 영향을 보여주고 FDOE 프로파일러는 DOE 입력의 변화가 출력 형태에 미치는 영향을 보여줍니다. 아래에 스크린샷을 넣고 샘플 데이터 파일을 첨부했습니다.
Re: DFPCA + 일반 PCA를 함께 할 수 있나요?내가 이해했는지 잘 모르겠습니다. Functional Data Explorer를 사용하여 함수(데이터 시리즈)를 분석할 수 있습니다. 각 계열은 별도의 기능입니다. 질문하신 내용과 다른 점은 무엇인가요? PCA는 기능에 있습니다.
JMP를 읽었습니까? FDE에 대한 도움말 ? 예제가 귀하의 질문에 답하는 데 도움이 됩니까?
Re: DFPCA + 일반 PCA를 함께 할 수 있나요?@Mark_Bailey 그리고 @Jed_Campbell , 응답해 주셔서 감사합니다!
제 질문을 다시 읽어보니 제가 질문을 잘 설명하지 못한 것 같습니다. 그것에 대해 사과드립니다. 좀 더 구체적인 예를 들면, 여러 가지 물질이 있고 각 물질에 대해 몰 중량, 온도에 따른 밀도, 다른 파장에서의 광 흡수가 있다고 가정해 보겠습니다. 전자는 단일 데이터 포인트이며 일반 PCA를 수행하는 데이터 유형인 반면 후자의 두 개는 기능 데이터입니다. 그러나 서로 다른 x축을 사용하는 두 개의 기능적 데이터 계열이 있습니다. 제 질문은 이 세 가지 모두에서 PCA를 어떻게 수행할 것인가, 아니면 가능할까요?
모델을 데이터에 맞추지 않고 사용하는 이유가 있습니까? 제 경험상 모델(빨간색 삼각형...모델)을 맞추는 것이 일반적으로 첫 번째 단계입니다. 그러나 직접 FPCA는 확실히 옵션입니다.
@Jed_Campbell 내가 PCA를 사용하는 이유는 단지 PCA를 더 잘 이해하기 때문입니다. 내가 하는 일의 목표가 연관성을 찾는 것보다 더 많은 경우 이러한 이질적인 유형의 데이터에 대해 다른 분석을 수행하는 방법을 잘 모르겠습니다. 위에서 제시한 예는 내가 하고 있는 것(다른 재료의 151개 속성)의 축소된 버전에 가깝기 때문에 제안 사항이 있으면 듣고 싶습니다.
감사해요!
DFPCA + 일반 PCA를 함께 할 수 있습니까?안녕하세요 - 저는 논문을 작성 중이고 다양한 항목에 대한 많은 개별 데이터 포인트가 있지만 이러한 포인트 중 일부는 데이터 시리즈(예: 서로 다른 온도, 파장 등의 값)에서 가져옵니다. 지금까지 일반적인 조건(예: 실내 온도)을 기반으로 해당 데이터 시리즈에서 특정 지점을 선택했지만 각각에 대한 전체 데이터 시리즈를 사용할 수 있다면 확실히 분석이 향상될 것입니다. 기능적 데이터 분석 플랫폼에 DFPCA 옵션이 표시됩니다. 그러나 어쩌면 내가 바보가 되어 그것을 완전히 놓쳤을 수도 있고, 여러 데이터 포인트와 데이터 시리즈를 수행하고 모든 것을 가지고 PCA를 수행하는 방법이 있습니다. 이것이 가능한가? JSL 옵션도 열려 있습니다. 하지만 저는 JSL을 모르기 때문에 코드를 가져오는 데 몇 주가 걸린다면 불행하게도 그런 종류의 시간 유연성이 없습니다.
감사해요!
고급 통계 모델링윈도우
