"함수 PCA"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
진단 그림
"실제값 대 예측값 그림"과 "잔차 대 예측값 그림"을 표시하거나 숨깁니다. 이러한 그림은 선택된 함수 주성분 수를 고려하여 모형이 데이터에 얼마나 적합한지 평가하는 데 도움이 됩니다.
스코어 그림
FPC 스코어의 스코어 그림을 표시하거나 숨깁니다. "성분 선택" 아래의 목록을 사용하여 스코어 그림의 각 축에 표시할 FPC를 지정할 수 있습니다. FPC가 하나뿐인 경우 y = x 선에 FPC 스코어가 표시되고 성분 변경 목록은 표시되지 않습니다. 스코어 그림은 이상치를 감지하는 데 유용합니다. FPC 스코어의 경우 스코어 그림을 사용하여 ID 변수에서 이상치 함수가 있는 수준을 감지할 수 있습니다. 스코어 그림에서 점을 선택하면 FPC 프로파일러가 해당 함수의 스코어로 설정됩니다.
팁: 스코어 그림의 점을 커서로 가리키면 ID 변수의 해당 수준에 대한 적합 곡선 그림이 표시됩니다.
FPC 프로파일러
FPC 스코어의 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다. "FPC 프로파일러"에는 입력 변수에 대한 열과 각 FPC 스코어에 대한 열이 포함됩니다. 대상 함수를 지정하면 프로파일러 그래프 위에 추가 버튼 옵션이 있습니다. 대상 함수를 최적화하고 대상 프로파일러를 표시하거나 숨길 수 있습니다. "대상 프로파일러 표시"를 선택하면 두 개의 프로파일러가 보고서에 추가됩니다. 하나는 대상 함수와의 차이를 측정하고 다른 하나는 대상 함수와의 적분 오차를 측정합니다. "FPC 프로파일러"의 빨간색 삼각형 메뉴 옵션에 대한 자세한 내용은 프로파일러의 프로파일러에서 확인하십시오.
팁: 프로파일러에서 모든 FPC 스코어를 0으로 재설정하려면 "재설정" 버튼을 사용하십시오.
FPC 수 사용자 정의
"함수 PCA"에 표시할 FPC 스코어 수를 지정합니다. 이 옵션에서 FPC 스코어 수를 지정하면 "함수 요약" 보고서도 업데이트됩니다. 평균 모형을 보려면 FPC 수를 0으로 설정합니다.