함수 데이터 탐색기 플랫폼 시작

분석 > 전문 모델링 > 함수 데이터 탐색기를 선택하여 함수 데이터 탐색기 플랫폼을 시작합니다.

그림 16.5 함수 데이터 탐색기 시작 창 

"열 선택"의 빨간색 삼각형 메뉴에 포함된 옵션에 대한 자세한 내용은 열 필터 메뉴의 JMP 사용에서 확인하십시오.

데이터 형식 선택

함수 데이터 탐색기 시작 창에는 다양한 유형의 데이터 형식 탭이 있습니다. 사용하는 데이터 형식에 따라 탭을 선택합니다.

쌓인 데이터 형식

데이터 테이블의 각 행이 단일 관측값에 해당하는 경우 선택합니다. 출력, 입력 및 ID 변수에 대한 개별 열이 있습니다.

참고: 데이터 형식 중 "쌓인 데이터 형식"만 함수 공정을 여러 개 지정할 수 있습니다. "쌓인 데이터 형식" 탭의 Y, 출력에 둘 이상의 열을 할당하면 각 Y 변수가 개별적으로 분석됩니다. "그룹 적합" 보고서에는 Y 변수에 대한 개별 보고서가 포함됩니다.

함수 행

데이터 테이블의 각 행이 ID 변수의 한 수준에 대한 전체 출력 함수에 해당하는 경우 선택합니다. 각 열은 입력 변수의 수준에 해당합니다.

팁: 열에 FDE X 열 특성이 포함된 경우 이 열 특성은 입력 변수의 값을 지정하는 데 사용됩니다. 열에 열 특성이 포함되어 있지 않으면 열 이름에 지정된 입력 변수의 수준이 "함수 행" 데이터 형식에 사용됩니다. 열 이름이 너무 복잡하면 문제가 있는 열을 나타내는 오류 메시지가 표시되고 값은 x = 1, 2, ..., n으로 지정됩니다. 여기서 n은 함수의 관측값 수입니다. 예를 들어 t20 2 및 x30v20은 문제가 있는 열 이름입니다.

함수 열

데이터 테이블의 각 열이 ID 변수의 한 수준에 대한 전체 출력 함수에 해당하는 경우 선택합니다. 각 행은 입력 변수의 수준에 해당합니다.

열 역할 지정

시작 창에는 열 역할을 지정하기 위한 다음 옵션이 포함되어 있습니다.

Y, 출력

함수 공정 f(t)를 할당합니다. ID 변수의 각 수준에 대해 두 개 이상의 관측된 출력 값이 있어야 합니다.

참고: 관측된 출력 값이 두 개 미만인 함수는 분석에서 제거됩니다.

X, 입력

("쌓인 데이터 형식" 및 "함수 열" 탭에만 사용 가능) 입력 변수 t를 할당합니다. "X, 입력"에 변수를 지정하지 않으면 행 번호가 사용됩니다. 행 번호를 사용하면 입력 도메인에서 관측값의 간격이 균등하다고 가정합니다.

ID, 함수

("쌓인 데이터 형식" 및 "함수 행" 탭에만 사용 가능) 각 함수에 ID 변수를 할당합니다. 쌓인 데이터의 경우 ID 변수가 할당되지 않으면 모든 관측값을 하나의 함수에서 가져온다고 가정합니다.

Z, 보조

("쌓인 데이터 형식" 및 "함수 행" 탭에만 사용 가능) 하나 이상의 보조 변수를 할당합니다. 보조 변수는 함수 데이터 탐색기 플랫폼의 계산에 사용되지 않으며 이 변수를 포함해도 결과에 영향을 주지 않습니다. 보조 변수는 향후 함수 데이터 탐색기의 결과를 분석하는 데 사용할 수 있는 변수입니다. 보조 변수를 지정하면 "데이터 저장" 및 "요약 저장" 옵션으로 생성되는 테이블의 Supplementary 열 그룹에 포함됩니다. 이러한 열에는 원래 데이터 테이블에 지정된 열 특성이 그대로 유지됩니다. 적합 모형에 "함수 DOE 분석" 옵션도 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 함수 DOE 분석에서 확인하십시오.

빈도

("쌓인 데이터 형식" 탭에만 사용 가능) 분석의 각 행에 대한 빈도를 나타내는 숫자 값이 포함된 열을 할당합니다. 빈도 열의 효과는 데이터 테이블을 확장하여 정수 빈도가 k인 행을 k개의 동일한 행으로 확장하는 것입니다.

검증

검증 데이터 집합을 정의하는 선택적 숫자 열을 할당합니다. 이 열에는 구분되는 값이 두 개만 포함되어야 합니다. 더 작은 값이 훈련 데이터 집합을 정의하고 더 큰 값이 검증 데이터 집합을 정의합니다. 값이 세 개 이상인 경우 가장 작은 값이 훈련 데이터 집합을 정의하고 다른 모든 값은 검증 데이터 집합을 정의합니다. FDE 플랫폼에서는 검증 열을 사용하여 모형을 훈련하고 평가합니다. 검증에 대한 자세한 내용은 JMP 모델링의 검증에서 확인하십시오.

참고: "검증" 옵션을 사용하면 각 함수의 관측값 표본이 아니라 전체 함수를 홀드아웃할 수 있습니다. 따라서 ID 값이 동일한 모든 관측값이 테스트 또는 검증으로 분류되어야 합니다. ID 값이 동일한 관측값이 두 데이터 집합에 모두 포함될 수 없습니다. 이 유형의 검증 열에 대한 자세한 내용은 그룹화 검증 열에서 확인하십시오.

주의: "열 선택" 목록에서 아무 열도 선택하지 않은 상태로 "검증" 버튼을 클릭하고 데이터 테이블에 검증 열을 추가하면 그룹화된 검증 열이 되지 않습니다. 대신 검증 열 생성 플랫폼을 사용합니다. 자세한 내용은 그룹화 검증 열에서 확인하십시오.

기준

변수의 각 수준에 대한 개별 분석으로 구성된 보고서를 생성하는 열을 할당합니다. 기준 변수가 둘 이상 할당되면 기준 변수의 가능한 각 수준 조합에 대해 개별 분석이 생성됩니다.