功能数据浏览器中如何处理重复数据你好，
我已将一些功能性数据输入到功能性数据浏览器中。这些数据包含三个生物学重复样本的吸光度随时间变化的数据，展示了同一生物体在不同时间点的三次吸光度测量结果。这些数据密度较高，每个重复样本每30分钟测量一次，持续24小时。这意味着对于同一生物体，我在同一时间点每隔30分钟都会进行三次吸光度测量。由于数据量较大，我希望运行功能性聚类分析（FPCA）来根据吸光度函数对它们进行聚类。
我想知道 JMP 和函数式数据浏览器（从 p 样条到 PFCA）如何处理输入为相同 ID 的重复数据？在对数据进行建模时，我发现模型几乎取了我三个重复数据的平均值（见附件）。
到底发生了什么？我每隔 30 分钟就给 JMP 输入三个 x 值和三个 y 值，这样做肯定会有一些标准处理方式，因为这看起来几乎不应该是 JMP 的输入数据？
提前感谢您的帮助。
高级统计建模数据探索与可视化预测建模和机器学习回复：功能数据浏览器中如何处理重复数据嗨@MedianRooster42 ，
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如果您的重复实验具有相同的 ID，则函数数据浏览器会将这些运行视为同一实验，并通过平均函数对结果进行建模（如果实验之间的时间戳/延迟测量值不同，则会尝试通过插值进行拟合）。或者， JMP 帮助中也这样表述：“对于堆叠数据，如果没有分配 ID 变量，则假定所有观测值都来自同一个函数。”（如果将一个 ID 变量分配给多个观测值，则假定它们来自同一个函数，情况也是如此）。
重复实验是独立的，所以我会给它们分配不同的ID。你可以考虑使用类似“实验A-1”、“实验A-2”、“实验A-3”……之类的编码方式。
从实验（独立运行）和建模的角度来看，提供不同的ID是有意义的：您可以保留所有原始数据而不进行任何聚合，并且函数模型将适用于所有实验，无论它们是否是重复实验。这样，您可以通过分析重复运行的函数汇总（尤其是FPC得分）来评估重复实验的变异性。如果您打算使用函数式DOE分析，那么以这种方式分析重复实验可能更有意义： 函数式DOE分析示例
希望这个回答对您有所帮助。
