안녕하세요, JMP 커뮤니티 여러분!
저는 Functional Data Explorer를 합성 데이터 세트에서 테스트해 왔는데, 이 데이터 세트의 각 곡선은 본질적으로 동일한 모티프가 X축을 따라 이동된 것으로, 진폭이나 모양에 내재적인 변화는 거의 없습니다.
이러한 상황에서 제 생각에는 결과적으로 얻어지는 FPCA/FPC 기저가 점점 더 진동하는 양상을 띠게 되고, 물리적 해석이 어려워지는 것 같습니다. 다시 말해, 하나의 단순한 현상(동일한 모티프의 수평 이동)이 간결하고 직관적인 저차원 표현으로 나타나기보다는 여러 구성 요소에 걸쳐 분산되어 나타나는 것처럼 보입니다.
이 때문에 저는 제가 이런 유형의 데이터에 FDE를 잘못 사용하고 있는 것인지, 아니면 위상 변화가 지배적일 때 발생하는 알려진 한계인지 궁금해졌습니다.
저는 특히 HPLC/크로마토그래피 데이터 에 관심이 있는데, 이러한 상황에서는 피크의 유지 시간이 이동하는 경우가 아주 자연스럽게 발생할 수 있습니다.
제 질문은 다음과 같습니다.
- JMP/FDE에서 주요 변동성이 X축을 따라 발생하는 변화일 때 권장되는 최적의 방법은 무엇입니까?
- 곡선을 먼저 정렬/등록해야 할까요? (for example with
Align Maximum) before running FPCA/FDE, when the shift is not the phenomenon of interest?
- 비모수적/비피크 모델링 워크플로우를 유지하는 것이 목표라면, JMP에서 이러한 위상 변화를 처리하는 데 선호되는 접근 방식이 있습니까?
- 더 일반적으로 말하자면, 다음과 같은 결정을 어떻게 내리나요?
- 기능적 변형의 일부로 교대 근무를 유지하십시오.
- 아니면 차원 축소 전에 정렬을 통해 먼저 제거해야 할까요?
특히 명시적인 피크 모델링을 피하고 싶을 때 크로마토그래피 데이터의 경우, 다른 분들이 실제로 어떻게 처리하는지 매우 궁금합니다.
미리 감사드립니다!
