JMP 학술 웹 세미나 - 기능(곡선이라고도 함) 데이터 분석
아래에 질문이나 의견을 게시하세요. 프레젠테이션의 예제는 오른쪽 첨부 파일 섹션에서 다운로드할 수 있습니다.
다양한 분야의 연구자들은 기능적 데이터, 즉 다른 영역에 걸쳐 펼쳐지는 하나의 연속 측정값을 접하는 경우가 많습니다. 대표적인 예로는 화학 스펙트럼, 금융 시리즈, 센서 데이터 등이 있습니다. 분석 단위가 단일 점이 아닌 곡선인 데이터를 생각해 보세요. 기능적 데이터 분석(FDA)은 곡선의 모양을 특성화하고 다른 변수가 모양에 미치는 영향, 모양 특성이 다른 변수에 미치는 영향, 심지어 모양을 최적화하는 방법을 이해하기 위해 이러한 곡선을 분석하는 기술을 제공합니다. JMP Pro의 Functional Data Explorer를 사용하면 연구자는 FDA 기술을 사용하여 잠재적으로 까다로운 유형의 데이터와 관련된 분석 문제를 해결할 수 있습니다. 이 웨비나는 귀하의 연구 도구 벨트에 FDA를 추가하는 데 도움이 되도록 FDA 및 Functional Data Explorer에 대한 개요를 제공합니다.
www.jmp.com/academic에서 추가 교육 및 학습 리소스를 찾아보세요.
고급 통계 모델링Re: 기능적(곡선이라고도 함) 데이터 분석안녕하세요 @mwp2123 . 비슷한 모양의 기능을 그룹화하기 위해 FPC 점수를 기반으로 클러스터링 기능을 언급하고 있다고 생각합니다. 함수 요약 옆에 있는 빨간색 삼각형으로 이동하여 요약 저장을 선택한 다음 결과 테이블에서 JMP의 클러스터링 도구에 FPC 점수 열을 입력하면 됩니다.
Re: 기능적(곡선이라고도 함) 데이터 분석마지막 예에서 FPCA를 클러스터링할 수 있나요?
