JMP Academic Webinar – Analysieren funktionaler (auch Kurven-)Daten
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Forscher in zahlreichen Bereichen stoßen häufig auf funktionale Daten, also kontinuierliche Messgrößen, die sich über andere erstrecken. Bekannte Beispiele sind chemische Spektren, Finanzreihen und Sensordaten; denken Sie an alle Daten, deren Analyseeinheit nicht ein einzelner Punkt, sondern eine Kurve ist. Die funktionale Datenanalyse (FDA) bietet Techniken zur Analyse dieser Kurven, um ihre Form zu charakterisieren und zu verstehen, wie andere Variablen ihre Form beeinflussen, wie sich ihre Formmerkmale auf andere Variablen auswirken und sogar wie sich ihre Form optimieren lässt. Der Functional Data Explorer von JMP Pro ermöglicht Forschern die Nutzung von FDA-Techniken zur Lösung analytischer Probleme mit diesem potenziell anspruchsvollen Datentyp. Dieses Webinar bietet einen Überblick über FDA und den Functional Data Explorer, damit Sie FDA in Ihr Forschungsinstrumentarium integrieren können.
Erweiterte statistische ModellierungBetreff: Analysieren funktionaler (auch Kurven-)DatenHallo @mwp2123 . Ich nehme an, Sie meinen das Clustering von Funktionen auf Grundlage ihrer FPC-Werte, um Funktionen mit ähnlichen Formen zu gruppieren. Sie können dies tun, indem Sie auf das rote Dreieck neben „Funktionszusammenfassungen“ gehen und „Zusammenfassungen speichern“ auswählen. Geben Sie dann aus der resultierenden Tabelle die FPC-Wertspalten in eines der Clustering-Tools von JMP ein.
Betreff: Analysieren funktionaler (auch Kurven-)Datenkönnen Sie die FPCAs im letzten Beispiel clustern?
