단일 열과 가장 관련성이 높은 열 식별<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕,
"결과" 열과 약 100개의 프로세스 변수 열이 있는 테이블이 있습니다. 내 결과에 가장 큰 영향을 미치는 프로세스 변수를 알고 싶습니다.
한 가지 간단한 방법은 각 프로세스 변수와 비교하는 것입니다. 결과를 보고 상자 그림에서 상관 관계를 살펴보십시오. 그러나 100개의 열을 육안으로 검사하는 것은 매우 어렵습니다.
해당 프로세스를 자동화하는 방법이 있습니까?
응답해 주셔서 감사합니다.
세샤드리
Re: 단일 열과 가장 관련성이 높은 열 식별나도 이 문제를 해결하려고 노력하고 있다. 가능하면 매크로를 보내주실 수 있나요?
내 이메일 주소: ndongariane20@gmail.com
나는 당신에게 감사 할 것입니다.
Re: 단일 열과 가장 관련성이 높은 열 식별안녕하십니까?
저와 매크로를 공유할 수 있습니까? 나는 잠시 동안 이와 같은 것을 만들려고 노력했습니다.
제 이메일은 swami.kunal@yahoo.com입니다.
유틸리티 매크로 모음도 있습니다.
그들이 당신에게 어떤 목적을 제공할지 모르겠지만 기꺼이 공유하겠습니다.
감사합니다Re: 단일 열과 가장 관련성이 높은 열 식별비슷한 되풀이 문제가 있습니다. "결과" 열과 관련하여 내 문제가 항상 제기되는 것은 아닙니다.내가 자주 받는 질문은 "데이터에서 가장 많이 사용되는 열[변수, 속성, 무엇이든 부르려는 것]의 조합은 무엇입니까?"입니다.의사 결정 트리, 클러스터 분석 및 회귀 유형 방법과 같은 기술을 고려했습니다.모두 "대상" 또는 일종의 종속 변수가 필요합니다.저는 데이터가 여러 변수 사이에 어떻게 분포되어 있는지에 관심이 있습니다. 이러한 변수의 어떤 조합이 밀도(경우의 수)가 가장 큰가?
나는 아마도 당신을 돕지 않을 것입니다, seshadri, 하지만 이와 유사한 문제에 대한 지침도 필요합니다.이미 제안된 게시물을 읽을 예정입니다. 누군가 추가 아이디어가 있으면 게시해 주세요!
감사해요.
Re: 단일 열과 가장 관련성이 높은 열 식별종속(응답) 변수와 높은 상관 관계가 있지만 서로 최소한의 상관 관계가 있는 변수 집합을 계산하는 %BESTCORR 매크로가 있습니다. 매크로는 매개변수화되어 있으므로 정의(다중 공선성에 대한 최소 상관), 고려된 변수에 대한 상관에 대한 하한 임계값 및 보고할 변수 수를 제공할 수 있습니다.
코드를 원하시면 무료입니다. 저에게 메시지를 보내주시면 귀하(및 이 매크로가 유용하다고 생각하는 모든 사람)에게 매크로를 이메일로 보내드립니다.
Re: 단일 열과 가장 관련성이 높은 열 식별Seshardi는 "어떤 프로세스 변수가 내 결과에 가장 큰 영향을 미치는지 알고 싶습니다."라고 썼습니다. 이것은 상관 관계 문제가 아닙니다. 이것은 최상의 변수 문제입니다. 많은 수의 변수를 검색하여 모델에서 사용할 가장 영향력 있는 요인의 짧은 목록을 결정합니다. 이 질문을 해결하기 위한 몇 가지 방법이 있습니다. Bootstrap Forest가 이 목적에 매우 유용하다는 것을 알았습니다. George Hurley는 2012 NESUG 컨퍼런스에서 JMP의 Bootstrap Forest에 대한 논문을 발표했습니다. Lex Jansen 링크는 다음과 같습니다. http://www.lexjansen.com/mwsug/2012/JM/MWSUG-2012-JM04.pdf . NESUG에서 Base SAS의 Bootstrap Forest에 대한 프레젠테이션을 했는데 JMP에서 작업하고 있는 것으로 알고 있습니다. 내 NESUG 프레젠테이션은 안타깝게도 취소해야 하는 저자를 위해 밤새 작성한 서브에 불과했습니다. 진행 중인 것 같지는 않지만 앞으로 며칠 안에 슬라이드 쇼를 게시할 예정입니다.
회귀 분석이 가능한 특정 결과를 예측하려는 경우 Raimi 및 Lund의 XCSTAT 매크로를 고려하는 것이 좋습니다. http://www.mwsug.org/proceedings/2011/stats/MWSUG-2011-SA03.pdf . 현재 JMP가 아닌 SAS에서만 사용할 수 있습니다.
Re: 단일 열과 가장 관련성이 높은 열 식별내가 하는 일은 쌍별 상관 관계 옵션을 사용한 다음 태블릿을 정렬하는 것입니다. pvlue 또는 상관 관계 자체를 기준으로 정렬하여 어떤 것이 가장 유용한지 확인할 수 있습니다.
쌍별 상관 관계를 얻으려면 빨간색 삼각형을 클릭하고 메뉴에서 선택할 수 있습니다. 영구적으로 사용하려면 파일>>환경 설정>>플랫폼>>다변량으로 이동하여 "쌍별 상관 관계" 상자를 선택하십시오.
테이블을 정렬하려면 쌍별 상관관계 테이블 자체를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "열별 정렬"을 선택하기만 하면 됩니다.
불행히도 기본적으로 테이블을 정렬하거나 정렬을 스크립팅하는 방법을 모르겠습니다. 이것은 또한 "데이터 테이블에 스크립트를 저장"하는 경우 완료될 때 스크립트에 기록되지 않는 변경 사항입니다.
Re: 단일 열과 가장 관련성이 높은 열 식별가장 높은 상관 관계를 원하는 경우 PROC CORR을 사용하면 간단합니다. 상관관계를 데이터 세트로 출력하고 상관관계의 절대값을 취한 다음 정렬합니다.
그러나 나는 꽤 오랫동안 제조 공정 데이터로 작업해 왔으므로 목표를 수정하도록 촉구합니다. 종종 유사한 상관관계를 가진 여러 변수가 있을 것이며 가장 높은 상관관계를 가진 변수는 2위 또는 3위 변수와 "통계적으로 다르지 않을" 수 있습니다. 그리고 세 가지 상관 관계가 모두 하나의 단일 현상과 관련이 있거나 첫 번째 원리 지식을 기반으로 세 번째 변수가 진정한 "원인"과 관련될 가능성이 가장 높다는 것이 밝혀질 수 있습니다. 따라서 가장 높은 상관 관계를 선택하면 이 정보가 표시되지 않을 수 있습니다.
따라서 "가장 높은 상관관계"를 보고 싶은 유혹이 들지만 실제로는 몇 가지 가장 높은 상관관계를 보고 싶을 수도 있습니다. 응답과 가장 상관 관계가 있는 변수를 나타내는 벡터를 제공하는 부분 최소 제곱(PROC PLS)과 같은 이러한 아이디어를 실제로 설명하는 모델링 기술을 사용하고 부하의 막대 차트가 다음을 제공할 수 있습니다. 어떤 프로세스 변수(복수형)가 응답과 높은 상관관계가 있는지 시각적으로 보여줍니다. 제조 공정 변수에 PLS를 사용하는 것은 광범위한 연구 분야이며 이에 대한 많은 저널 기사와 많은 성공적인 응용 프로그램이 있습니다.
여기서 또 다른 문제는 하나 이상의 이상치가 존재하면 상관관계가 크게 왜곡될 수 있다는 것입니다. 이와 같은 대규모 데이터 세트에서 이상값을 어떻게 찾습니까? 그것은 완전히 다른 문제이지만, 당신이 염두에 두어야 할 문제입니다.
업데이트: 알겠습니다. 제가 SAS에 대한 답변을 드렸는데요. JMP를 사용하고 계신 것 같지만 동일한 아이디어가 적용됩니다.
