기능 데이터 탐색기에서 복제본을 처리하는 방법안녕하세요,
기능 데이터 탐색기에 입력한 기능 데이터가 있습니다. 시간 경과에 따른 흡광도 데이터의 생물학적 반복 측정값 3개가 있는데, 이는 흡광도 측정값을 사용하여 시간에 따른 유기체의 성장을 3회 반복 측정한 것입니다. 이 데이터는 밀도가 높으며, 각 반복 측정에서 24시간 동안 30분 간격으로 측정값이 있습니다. 즉, 특정 유기체에 대해 동일한 시점에서 30분 간격으로 세 번의 흡광도 측정이 이루어진 것입니다. 저는 여러 유기체를 가지고 있으며, 흡광도 함수를 기반으로 이들을 클러스터링하기 위해 기능적 클러스터링 분석(FPCA)을 실행하려고 합니다.
JMP와 함수형 데이터 탐색기(p-스플라인부터 PFCA까지)에서 동일한 ID로 입력된 반복 측정값을 어떻게 처리하는지 궁금합니다. 데이터 모델링 시, 모델이 거의 세 번의 반복 측정값의 평균값을 사용하는 것처럼 보입니다(첨부 파일 참조).
정확히 무슨 일이 일어나고 있는 건가요? 저는 JMP에 30분 간격으로 x값 3개와 y값 3개를 입력하고 있는데, 그렇다면 당연히 이런 입력 방식에 대한 표준적인 처리 방식이 있어야 할 것 같은데요. 마치 이런 입력 방식이 JMP에 허용되어서는 안 되는 것처럼 보입니다.
도와주셔서 미리 감사드립니다.
고급 통계 모델링데이터 탐색 및 시각화예측 모델링 및 머신 러닝제목: 기능 데이터 탐색기에서 중복 항목 처리 방식 관련안녕하세요 @MedianRooster42 님 ,
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반복 실험에 동일한 ID가 할당된 경우, 함수 데이터 탐색기는 이러한 실행을 동일한 실험으로 간주하고 평균 함수를 통해 결과를 모델링합니다(실험 간 타임스탬프/지연 측정값이 다른 경우 데이터 포인트들을 보간하여 결과를 도출합니다). JMP 도움말 에서는 다음과 같이 설명합니다. " 스택형 데이터의 경우, ID 변수가 할당되지 않으면 모든 관측치는 하나의 함수에서 나온 것으로 간주됩니다 ." (여러 관측치에 하나의 ID 변수가 할당된 경우에도 마찬가지로 하나의 함수에서 나온 것으로 간주됩니다.)
반복 실험은 독립적인 실험이므로 각각 다른 ID를 부여하는 것이 좋습니다. 예를 들어 실험 A-1, 실험 A-2, 실험 A-3 등과 같이 코드를 매기는 방식을 생각해 볼 수 있습니다.
실험적 관점(독립적인 실행)과 모델링 관점 모두에서 서로 다른 ID를 부여하는 것이 타당합니다. 이렇게 하면 모든 원시 데이터를 집계 없이 유지할 수 있으며, 기능 모델은 반복 실험 여부와 관계없이 모든 실험에 걸쳐 적합화됩니다. 따라서 반복 실행에 대한 기능 요약 , 특히 FPC 점수를 분석하여 반복 실행 간의 변동성을 평가할 수 있습니다. 이러한 방식으로 반복 실행을 분석하는 것은 기능적 실험계획법(Functional DOE) 분석을 사용하려는 경우에도 더 유용할 수 있습니다. (기능적 실험계획법 예시 참조)
이 답변이 도움이 되길 바랍니다.
