직접 모형 보고서
이 섹션에는 함수 데이터 탐색기 플랫폼에서 직접 모형을 적합시킬 때 사용할 수 있는 보고서가 포함되어 있습니다.
함수 요약
ID 변수의 각 수준에 대한 함수 PCA의 요약을 표시합니다. 데이터 변동을 1% 넘게 설명하는 고유값과 관련된 함수 주성분이 기본적으로 표시됩니다. 평균, 표준편차, 중앙값, 최소값 및 최대값도 표시됩니다.
함수 PCA
적합된 함수 모형에 대해 함수 PCA(함수 주성분 분석)가 수행됩니다. "함수 PCA" 보고서에는 각 FPC(함수 주성분)에 해당하는 고유값이 가장 큰 것부터 순서대로 나열됩니다. 각 FPC에 의해 설명되는 변동 백분율과 누적 백분율이 나열되고 막대 차트에 표시됩니다. 평균 함수의 그래프 및 각 형상 함수에 대한 그래프가 있습니다. 이것은 고유 함수의 값입니다.
"함수 PCA" 보고서에서 모형 선택을 수행하여 선택한 함수 주성분 수를 다시 정의할 수 있습니다. BIC(베이지안 정보 기준) 대 FPC 수를 보여 주는 해 경로 그림이 있습니다. 현재 FPC 수는 해 경로 그림에서 수직 점선으로 지정됩니다. FPC 수가 다른 모형의 적합이 비슷할 수 있습니다. 따라서 해 경로 그림에서는 BIC 통계량 값의 구간을 나타내는 영역을 제공합니다. 녹색 영역과 노란색 영역이 있습니다. 녹색 영역에는 최소 BIC에서 최소 BIC + 4까지 구간에 해당하는 값이 포함됩니다. 노란색 영역에는 최소 BIC + 4에서 최소 BIC + 10까지 구간에 해당하는 값이 포함됩니다. 기본적으로 녹색 영역 내에서 FPC 수가 가장 적은 모형이 선택됩니다. 세로선 맨 위의 슬라이더를 드래그하여 FPC 수를 변경할 수 있습니다. 슬라이더를 드래그하면 "함수 PCA" 보고서의 다른 정보가 자동으로 업데이트됩니다.
참고: 전체 y 축 척도에 비해 좁은 영역은 그림에서 보기 어려울 수 있습니다. Y 축을 확대하면 영역이 더 보기 좋게 표시됩니다.
전체 예측 그림과 개별 예측 그림 격자도 표시됩니다. 개별 예측 그림 격자는 "데이터 처리" 보고서의 개별 그림 격자와 레이아웃 및 컨트롤이 동일합니다. 한 번에 최대 20개의 그림이 표시되며, 개별 예측 그림의 다양한 그룹을 볼 수 있는 드롭다운 메뉴와 화살표가 있습니다. FPC 수를 업데이트하면 예측 그림도 자동으로 업데이트됩니다.
예측 그림에는 원시 데이터 및 현재 모형에 해당하는 예측 곡선이 표시됩니다. 검증 데이터 집합이 있는 경우 검증 데이터 집합에 포함된 함수에 대해서는 예측 곡선이 표시되지 않습니다. 전체 예측 그림의 곡선은 지정된 FPC 수에서 평균 예측 곡선입니다. 개별 예측 그림의 곡선은 지정된 FPC 수에서 각 특정 함수에 대한 예측 곡선입니다.