関数データエクスプローラーにおける複製データの扱い方こんにちは、
機能データエクスプローラーに入力した機能データがあります。吸光度測定を用いて生物の成長を経時的に3回繰り返した吸光度データの生物学的複製が3つあります。これは高密度データであり、各複製で24時間にわたって30分ごとに測定を行っています。つまり、特定の生物について、同じ時点で30分ごとに3つの吸光度測定が行われていることになります。生物は多数あり、吸光度関数に基づいてそれらをクラスタリングするためにFPCAを実行したいと考えています。
JMPと関数データエクスプローラー（pスプラインからPFCAまで）は、同じIDとして入力された反復データをどのように処理するのでしょうか？データがモデル化されると、モデルは私の3つの反復データの平均値をほぼ取得しているように見えます（添付ファイル参照）。
一体何が起こっているのでしょうか？私はJMPに30分間隔で3つのx値と3つのy値を与えているのですが、そうした場合、何らかの標準的な処理が行われるはずですよね？これはJMPへの入力として受け入れられないような気がします。
ご協力ありがとうございます。
高度な統計モデリングデータ探索と可視化予測モデリングと機械学習Re: 機能データエクスプローラーにおける複製データの取り扱いについてこんにちは、 @MedianRooster42 さん。
コミュニティへようこそ！
複製データに同じIDが割り当てられている場合、関数データエクスプローラーはこれらの実行を同じ実験とみなし、平均関数を用いて結果をモデル化します（実験間でタイムスタンプ/遅延測定値が異なる場合は、点を補間しようとします）。JMP ヘルプでは次のように説明されています。「スタックデータの場合、ID変数が割り当てられていない場合は、すべての観測値が1つの関数から得られたものとみなされます。」（また、1つのID変数が複数の観測値に割り当てられている場合も、1つの関数から得られたものとみなされます）。
繰り返し実験は独立した実験なので、それぞれに異なるIDを付与するのが良いでしょう。例えば、「実験A-1」「実験A-2」「実験A-3」…といったようなコード表記が考えられます。
実験的観点（独立した実行）とモデリング的観点の両方から、異なるIDを指定することは理にかなっています。すべての生データを集計せずに保持し、関数モデルは、繰り返し実験であるかどうかにかかわらず、すべての実験を通して適合されます。このようにして、繰り返し実行の関数サマリー、特にFPCスコアを分析することで、繰り返し実験の変動性を評価できます。 関数DOE分析を使用する予定がある場合にも、このように繰り返し実験を分析する方が理にかなっている場合があります。 関数DOE分析の例
この回答がお役に立てば幸いです。
