功能數據瀏覽器中如何處理重複數據你好，
我已將一些功能性資料輸入到功能性資料瀏覽器中。這些數據包含三個生物重複樣本的吸光度隨時間變化的數據，展示了同一生物體在不同時間點的三次吸光度測量結果。這些數據密度較高，每個重複樣本每30分鐘測量一次，持續24小時。這意味著對於同一生物體，我在同一時間點每隔30分鐘都會進行三次吸光度測量。由於資料量較大，我希望執行功能性聚類分析（FPCA）來根據吸光度函數對它們進行聚類。
我想知道 JMP 和函數式資料瀏覽器（從 p 樣條到 PFCA）如何處理輸入為相同 ID 的重複資料？在對資料進行建模時，我發現模型幾乎取了我三個重複資料的平均值（見附件）。
到底發生了什麼事？我每隔 30 分鐘就給 JMP 輸入三個 x 值和三個 y 值，這樣做肯定會有一些標準處理方式，因為這看起來幾乎不應該是 JMP 的輸入參數吧？
提前感謝您的幫助。
進階統計建模數據探索與視覺化預測建模和機器學習回覆：功能數據瀏覽器中如何處理重複數據嗨@MedianRooster42 ，
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如果您的重複實驗具有相同的 ID，則函數資料瀏覽器會將這些運行視為相同實驗，並透過平均函數對結果進行建模（如果實驗之間的時間戳記/延遲測量值不同，則會嘗試透過內插法進行擬合）。或者， JMP 幫助中也這樣表述：「對於堆疊數據，如果沒有分配 ID 變量，則假定所有觀測值都來自同一個函數。」（如果將一個 ID 變量分配給多個觀測值，則假定它們來自同一個函數，情況也是如此）。
重複實驗是獨立的，所以我會給它們不同的ID。你可以考慮使用類似「實驗A-1」、「實驗A-2」、「實驗A-3」…之類的編碼方式。
從實驗（獨立運行）和建模的角度來看，提供不同的ID是有意義的：您可以保留所有原始資料而不進行任何聚合，並且函數模型將適用於所有實驗，無論它們是否是重複實驗。這樣，您可以透過分析重複運行的函數總和（尤其是FPC得分）來評估重複實驗的變異性。如果您打算使用函數式DOE分析，那麼以這種方式分析重複實驗可能更有意義： 函數式DOE分析範例
希望這個回答對您有幫助。
