주성분 보고서 옵션
"주성분"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
참고: "와이드" 또는 "희소" 분산 추정 방법에서는 일부 옵션을 사용할 수 없습니다.
주성분
("와이드" 또는 "희소" 분산 추정 방법에는 사용 불가능) 상관계수, 공분산 또는 비척도화/비중심화 데이터를 기반으로 주성분을 생성할 수 있습니다.
상관
("와이드" 또는 "희소" 분산 추정 방법에는 사용 불가능) 변수 간의 상관 행렬입니다.
참고: 대각선 값은 1.0입니다.
공분산 행렬
("와이드" 또는 "희소" 분산 추정 방법에는 사용 불가능) 변수의 공분산을 표시하거나 숨깁니다.
고유값
각 주성분에 해당하는 고유값을 가장 큰 것부터 순서대로 나열합니다. 고유값은 다변량 표본에서 총 변동의 분할을 나타냅니다.
고유값의 척도는 주성분을 추출하기 위해 선택한 행렬에 따라 다릅니다.
– "상관계수 행렬 이용" 옵션을 선택하는 경우 고유값이 변수 수의 합계로 척도화됩니다.
– "공분산 행렬 이용" 옵션을 선택하는 경우 고유값이 척도화되지 않습니다.
– "비척도화 및 비중심화" 옵션을 선택하는 경우 고유값을 총 관측값 수로 나눕니다.
빨간색 삼각형 메뉴에서 Bartlett 검정 옵션을 선택하면 각 고유값에 대한 가설 검정(Figure 4.6)이 제공됩니다(Jackson 2003 참조).
그림 4.5 고유값
고유 벡터
각 주성분에 대한 고유 벡터 테이블을 왼쪽에서 오른쪽 순서로 표시하거나 숨깁니다. 이러한 계수를 사용하여 원래 변수의 선형 결합을 구성하면 주성분 변수가 생성됩니다. 표준 규칙에 따라 고유 벡터의 norm은 1입니다.
참고: 표시된 고유 벡터 수는 상관 행렬의 계수와 같거나, "희소" 방법을 선택한 경우에는 시작 창에 지정된 성분 수와 같습니다.
Bartlett 검정
("와이드" 또는 "희소" 분산 추정 방법에는 사용 불가능) 동질성 검정 결과를 표시하거나 숨깁니다("고유값" 테이블에 추가됨). 이 검정은 검정에 대한 카이제곱, DF(자유도) 및 p 값(Prob > ChiSq)을 계산하여 고유값의 분산이 동일한지 여부를 판별합니다. 자세한 내용은 Bartlett(1937, 1954) 연구 자료에서 확인하십시오.
그림 4.6 Bartlett 검정
적재 행렬
각 성분에 대한 적재 테이블을 표시하거나 숨깁니다. 테이블 값의 투명도는 0과 절대 적재 값 사이의 거리를 나타냅니다. 0에 더 가까운 절대 적재 값은 0에서 더 멀리 있는 절대 적재 값보다 투명합니다. 이 옵션은 각 성분에 대한 적재 그림도 표시합니다. 가로 막대와 세로 막대 간에 회전할 수 있는 버튼이 있습니다. "적재 행렬 그림"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
그림 선택
성분에 대한 적재를 그림에 표시하는 방법을 지정합니다. "개요" 옵션은 지정된 수의 성분에 대한 적재를 표시합니다. "개별" 옵션은 선택한 성분 하나의 적재를 표시합니다.
막대 스타일
그림의 막대 스타일을 나란히 또는 묶음으로 설정합니다.
보조 변수를 지정하면 각 연속형 보조 변수와 범주형 보조 변수의 각 수준에 대한 추가 좌표 테이블이 표시됩니다. 이러한 값은 적재 그림에서 연속형 보조 변수에 대한 그래프로 표시됩니다.
적재 및 좌표의 척도는 주성분을 추출하기 위해 선택한 행렬에 따라 다릅니다.
– "상관계수 행렬 이용" 옵션을 선택하는 경우 적재의 i번째 열은 i번째 고유 벡터에 i번째 고유값의 제곱근을 곱한 값입니다. i,j번째 적재는 i번째 변수와 j번째 주성분 간의 상관입니다.
– "공분산 행렬 이용" 옵션을 선택하는 경우 적재의 i번째 열에서 j번째 항목은 i번째 고유 벡터에 i번째 고유값의 제곱근을 곱하고 j번째 변수의 표준편차로 나눈 값입니다. i,j번째 적재는 i번째 변수와 j번째 주성분 간의 상관입니다.
– "비척도화 및 비중심화" 옵션을 선택하는 경우 적재의 i번째 열에서 j번째 항목은 i번째 고유 벡터에 i번째 고유값의 제곱근을 곱하고 j번째 변수의 표준 오차로 나눈 값입니다. j번째 변수의 표준 오차는 제곱합 및 교차곱 행렬의 j번째 대각 항목을 행 수로 나눈 값입니다(X¢X/n).
참고: 비척도화 및 비중심화 데이터를 분석하는 경우 i,j번째 적재는 i번째 변수와 j번째 주성분 간의 상관이 아닙니다.
형식이 지정된 적재 행렬
각 성분에 대한 적재 테이블을 표시하거나 숨깁니다. 이 테이블은 첫 번째 주성분에 대한 적재가 큰 것부터 내림차순으로 정렬됩니다. 따라서 변수는 첫 번째 성분에 대한 적재가 큰 것부터 내림차순으로 나열됩니다.
그림 4.7 형식이 지정된 적재 행렬
다음보다 작은 절대 적재 값 표시 안 함
"형식이 지정된 적재 행렬" 보고서에 사용할 수 없는 적재를 결정하는 값입니다. 텍스트 상자 또는 슬라이더를 사용하여 절대값이 선택한 값 미만인 적재를 흐리게 표시할 수 있습니다.
텍스트 흐리게
"형식이 지정된 적재 행렬" 보고서에서 흐리게 표시된 값의 투명도입니다. 텍스트 상자 또는 슬라이더를 사용하여 흐리게 표시되는 적재의 투명도를 설정할 수 있습니다. 투명도 범위는 0 ~ 1이며, 낮은 값이 높은 값보다 더 투명합니다. 예를 들어 투명도를 0으로 설정하면 사용할 수 없는 적재가 행렬에서 완전히 제거되지만 투명도를 1로 설정하면 적재를 계속 사용할 수 있습니다.
변수의 제곱코사인
변수의 제곱코사인을 포함하는 테이블을 표시하거나 숨깁니다. 보조 변수를 지정하면 보조 변수의 제곱코사인 테이블이 추가로 표시됩니다. 전체 주성분에 대한 제곱코사인 값의 합은 각 변수에 대해 1과 같습니다. 제곱코사인을 사용하면 주성분이 변수를 얼마나 잘 표현하는지 확인할 수 있습니다. 또한 특정 변수를 나타내는 데 필요한 주성분 수를 결정할 수 있습니다. 이 옵션은 성분에 대한 제곱코사인 그림도 표시합니다. 가로 막대와 세로 막대 간에 회전할 수 있는 버튼이 있습니다. "변수의 제곱코사인 그림"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
그림 선택
성분에 대한 제곱코사인을 그림에 표시하는 방법을 지정합니다. "개요" 옵션은 지정된 수의 성분에 대한 제곱코사인을 표시합니다. "개별" 옵션은 선택한 성분 하나의 제곱코사인을 표시합니다.
막대 스타일
그림의 막대 스타일을 나란히 또는 묶음으로 설정합니다.
참고: "희소" 분산 추정 방법을 사용하고 선택한 성분 수가 3개 미만이면 지정된 수의 성분만 그림에 표시됩니다.
변수의 부분 기여도
변수의 부분 기여도를 포함하는 테이블을 표시하거나 숨깁니다. 부분 기여도를 사용하면 각 변수가 각 주성분에 기여하는 비율을 확인할 수 있습니다. 이 옵션은 성분에 대한 부분 기여도 그림도 표시합니다. 가로 막대와 세로 막대 간에 회전할 수 있는 버튼이 있습니다. "변수의 부분 기여도 그림"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
그림 선택
성분에 대한 부분 기여도를 그림에 표시하는 방법을 지정합니다. "개요" 옵션은 지정된 수의 성분에 대한 부분 기여도를 표시합니다. "개별" 옵션은 선택한 성분 하나의 부분 기여도를 표시합니다.
막대 스타일
그림의 막대 스타일을 나란히 또는 묶음으로 설정합니다.
참고: "희소" 분산 추정 방법을 사용하고 선택한 성분 수가 3개 미만이면 지정된 수의 성분만 그림에 표시됩니다.
요약 그림
생성된 요약 정보를 기본 보고서에 표시하거나 숨깁니다. 이 요약 정보에는 고유값 그림, 스코어 그림 및 적재 그림이 포함됩니다. 기본적으로 이 보고서에는 처음 두 주성분에 대한 스코어 그림과 적재 그림이 표시됩니다. 표시할 주성분을 지정하는 옵션이 보고서에 있습니다. 자세한 내용은 주성분 보고서에서 확인하십시오.
참고: 데이터에 결측값이 포함되어 있으면 결측값 대치된 스코어가 스코어 그림에 표시됩니다.
팁: 적재 그림에서 화살표 끝을 선택하면 데이터 테이블에서 해당 열이 선택됩니다. Ctrl 키를 누른 채 화살표 끝을 클릭하면 열이 선택 취소됩니다.
행렬도
지정된 수의 성분에 대한 스코어 그림과 적재 그림을 중첩하는 그림을 표시하거나 숨깁니다.
참고: 데이터에 결측값이 포함되어 있으면 결측값 대치된 스코어가 행렬도에 표시됩니다.
그림 4.8 행렬도
참고: 스코어 그림 표식은 점이고 적재 그림 표식은 다이아몬드입니다.
산점도 행렬
지정된 수의 주성분에 대한 스코어 그림과 적재 그림의 행렬을 표시하거나 숨깁니다. 산점도 행렬은 스코어 그림과 적재 그림을 모두 한 공간에 배열합니다. 스코어 그림에는 노란색 음영 배경이 있습니다. 적재 그림에는 파란색 음영 배경이 있습니다.
참고: 데이터에 결측값이 포함되어 있으면 결측값 대치된 스코어가 산점도 행렬에 표시됩니다.
그림 4.9 산점도 행렬
참고: 산점도 행렬에 표시되는 적재 그림 행렬은 "적재 그림" 옵션을 선택하여 얻는 적재 그림 행렬의 전치입니다.
스크리 그림
각 성분에 대한 고유값 그래프를 표시하거나 숨깁니다. 이 스크리 그림은 데이터 공간의 차원을 시각화하는 데 도움이 됩니다.
스코어 그림
지정된 수의 성분에 대한 주성분 쌍의 스코어 산점도 행렬을 표시하거나 숨깁니다. 이 그림은 Figure 4.4에 나와 있습니다(맨 왼쪽 그림).
적재 그림
지정된 수의 성분에 대한 요인 적재의 2차원 표현 행렬을 표시하거나 숨깁니다. 변수가 30개 이하이면 적재 그림의 변수에 라벨이 지정됩니다. 변수가 30개를 초과하면 라벨이 기본적으로 해제되어 있습니다. 이 정보는 Figure 4.4에 나와 있습니다(맨 오른쪽 그림).
팁: 적재 그림에서 화살표 끝을 선택하면 데이터 테이블에서 해당 열이 선택됩니다. Ctrl 키를 누른 채 화살표 끝을 클릭하면 열이 선택 취소됩니다.
결측값 대치를 사용한 스코어 그림
("와이드" 또는 "희소" 분산 추정 방법에는 사용 불가능) 결측값을 대치하고 스코어 그림을 생성합니다. 이 옵션은 결측값이 있는 경우에만 사용할 수 있습니다.
3D 스코어 그림
("와이드" 또는 "희소" 분산 추정 방법에는 사용 불가능) 세 가지 주성분 스코어의 3D 산점도를 표시하거나 숨깁니다. 명령을 처음 호출하면 처음 세 개의 주성분이 표시됩니다.
참고: 데이터에 결측값이 포함되어 있으면 결측값 대치된 스코어가 3D 스코어 그림에 표시됩니다.
그림 4.10 3D 산점도 스코어 그림
그림 소스
그림에 있는 데이터 점의 소스입니다. 사용 가능한 옵션은 "주성분", "회전된 주성분" 및 "데이터 열"입니다.
축 컨트롤
각 축의 콘텐츠입니다. "주성분" 옵션 또는 "회전된 성분" 옵션을 선택한 경우 "축 컨트롤" 옵션은 주성분입니다. "데이터 열" 옵션을 선택한 경우 옵션은 분석의 변수입니다.
순환 버튼
가능한 모든 축 콘텐츠 항목을 순환합니다.
변수는 그림에 선으로 표시됩니다. 행렬도 선이라고 하는 이러한 선은 축에서 주성분의 함수로 변수를 근사화합니다. 변수가 두 개 또는 세 개만 있는 경우 선은 변수를 정확하게 나타냅니다. 이 선은 주성분 적재에 해당합니다.
스코어 타원
각 주성분 쌍에 대한 요약 스코어 그림에서 타원을 표시하거나 숨깁니다. 타원은 유의 수준에 기반한 신뢰도 타원 또는 관측값이 중심에서 얼마나 떨어져 있는지에 기반한 관리 한계 타원으로 구성됩니다. 기본적으로 타원은 95% 신뢰도 타원입니다.
스코어 타원 범위
스코어 타원의 구성 방법을 변경할 수 있는 하위 메뉴를 표시합니다. 신뢰 수준을 지정하거나, 중심과의 거리를 k-시그마로 지정하여 스코어 타원을 지정합니다. 신뢰 수준 p와 k-시그마 간의 관계는 p = 1 - exp(-k2/2)입니다.
표시 옵션
화살표 선
화살표를 표시할 수 있는 모든 그림에서 화살표를 표시하거나 숨깁니다. 변수가 1000개 이하이면 화살표가 표시됩니다. 변수가 1000개를 초과하면 화살표가 기본적으로 표시되지 않습니다.
보조 변수 표시
(보조 변수를 지정한 경우에만 사용 가능) 행렬도, 스코어 그림 및 적재 그림에서 화살표 선(연속형 보조 변수의 경우) 또는 라벨 표식(범주형 보조 변수의 경우)을 표시하거나 숨깁니다.
이상치 분석
T2 및 기여도 통계량을 통해 데이터에서 이상치를 감지할 수 있는 "이상치 분석" 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 이상치 분석에서 확인하십시오.
요인 분석
("와이드" 또는 "희소" 분산 추정 방법에는 사용 불가능) 주성분의 요인 분석 스타일 회전 또는 요인 분석을 수행합니다. 자세한 내용은 요인 분석에서 확인하십시오.
변수 군집화
("와이드" 또는 "희소" 분산 추정 방법에는 사용 불가능) 변수를 서로 겹치지 않는 군집으로 나누어 변수에 대한 군집 분석을 수행합니다. 변수 군집화는 유사한 변수를 대표 그룹으로 그룹화하는 방법을 제공합니다. 그러면 각 군집을 단일 성분 또는 변수로 나타낼 수 있습니다. 성분은 군집에 있는 모든 변수의 선형 결합입니다. 아니면 군집을 해당 군집에서 가장 대표적인 멤버로 식별되는 변수로 나타낼 수도 있습니다. 자세한 내용은 변수 군집화에서 확인하십시오.
참고: 변수 군집화에서는 "공분산 행렬 이용" 또는 "비척도화/비중심화 행렬 이용" 옵션을 선택한 경우에도 모든 계산에 상관 행렬을 사용합니다.
모형 기반 다변량 관리도
지정된 수의 주성분에 대한 계산식을 저장하고 MDMCC(모형 기반 다변량 관리도) 시작 창을 실행합니다. 주성분 계산식은 MDMCC 시작 창에서 공정 열로 할당됩니다. 공정을 추가 또는 제거하고, 시간 ID를 추가하거나, 과거 데이터 끝 위치를 설정한 후 "확인"을 클릭할 수 있습니다. 자세한 내용은 품질 및 공정 방법의 모형 기반 다변량 관리도에서 확인하십시오.
예측값 프로파일러
각 변수에 대한 예측 계산식이 포함된 "프로파일러" 시작 창을 실행합니다. 예측 계산식은 프로파일러 실행 전에 설정한 지정된 수의 주성분을 사용하는 각 변수에 대한 것입니다. 시작 창에서 "확인"을 클릭하기 전에 잡음 요인 또는 다른 예측 계산식을 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 프로파일러의 프로파일러에서 확인하십시오.
열 저장
저장 옵션 하위 메뉴를 제공합니다.
주성분 저장
지정한 수의 주성분을 각 성분에 대한 계산식과 함께 데이터 테이블에 저장합니다. 계산식은 결측값이 있는 행을 계산할 수 없습니다.
주성분 계산은 주성분을 추출하기 위해 선택한 행렬에 따라 다릅니다.
• "상관계수 행렬 이용" 옵션을 선택하는 경우 i번째 주성분은 i번째 고유 벡터의 항목을 계수로 사용하여 중심화 및 척도화된 관측값의 선형 결합입니다.
• "공분산 행렬 이용" 옵션을 선택하는 경우 i번째 주성분은 i번째 고유 벡터의 항목을 계수로 사용하여 중심화된 관측값의 선형 결합입니다.
• "비척도화 및 비중심화" 옵션을 선택하는 경우 i번째 주성분은 i번째 고유 벡터의 항목을 계수로 사용하는 원시 관측값의 선형 결합입니다.
참고:지정된 성분 수가 상관 행렬의 계수를 초과하는 경우 저장되는 성분 수는 상관 행렬의 계수로 설정됩니다.
주성분 값 저장
지정한 수의 주성분을 데이터 테이블에 저장합니다. 이러한 열은 계산식 열이 아니며 성분 값만 포함합니다.
팁: 가로형 데이터의 경우 이 옵션을 사용합니다.
낮은 계수 주성분 저장
(가로형 또는 세로형 데이터에 대해 시작 창에서 "로버스트 PCA" 추정 방법을 지정한 경우에만 사용 가능) 낮은 계수 행렬에서 이상치와 잡음이 제거된 주성분 스코어를 저장합니다.
예측값 저장
주성분 수가 지정되면 예측된 변수를 데이터 테이블의 새 열에 저장합니다.
예측값을 성분 계산식으로 저장
지정된 수의 성분을 선형 결합한 예측된 변수를 계산식으로 저장합니다. 계산식에 사용된 주성분도 데이터 테이블에 저장됩니다.
정규화된 DModX 저장
주성분 수가 지정되면 DModX(주성분 모형에 대한 관측값 거리)를 데이터 테이블의 새 열에 저장합니다. DModX 값이 클수록 데이터의 이상치가 사소하거나 중간 정도임을 나타냅니다. 자세한 내용은 품질 및 공정 방법의 모니터링 통계량에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
개별 제곱코사인 저장
주성분 수가 지정되면 개별 제곱코사인을 데이터 테이블의 새 열에 저장합니다.
개별 부분 기여도 저장
주성분 수가 지정되면 개별 부분 기여도를 데이터 테이블의 새 열에 저장합니다.
회전된 성분 저장
("와이드" 또는 "희소" 분산 추정 방법에는 사용 불가능) 회전된 성분을 성분에 대한 계산식과 함께 데이터 테이블에 저장합니다. 이 옵션은 "요인 분석" 옵션을 사용한 후에만 사용할 수 있습니다. 계산식은 결측값이 있는 행을 계산할 수 없습니다.
결측값 대치를 사용한 주성분 저장
("와이드" 또는 "희소" 분산 추정 방법에는 사용 불가능) 결측값을 대치하고 주성분을 데이터 테이블에 저장합니다. 결측값 대치 및 주성분 계산을 수행하기 위한 계산식이 열에 포함됩니다. 이 옵션은 결측값이 있는 경우에만 사용할 수 있습니다.
결측값 대치를 사용한 회전된 성분 저장
("와이드" 또는 "희소" 분산 추정 방법에는 사용 불가능) 결측값을 대치하고 회전된 성분을 데이터 테이블에 저장합니다. 결측값 대치 및 회전된 성분 계산을 수행하기 위한 계산식이 열에 포함됩니다. 이 옵션은 "요인 분석" 옵션을 사용한 후 결측값이 있는 경우에만 사용할 수 있습니다.
결측값 대치 계산식 저장
(데이터 테이블에 결측값이 포함된 경우에만 사용 가능) 결측값이 포함된 열에 대해 결측값 추정에 사용된 계산식을 포함하는 새 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열 이름은 결측값 대치됨 <열 이름>입니다.
성분 계산식 게시
지정된 수의 주성분 계산식을 생성하여 계산식 저장소 플랫폼에 계산식 열 스크립트로 저장합니다. "계산식 저장소" 보고서가 열려 있지 않으면 "계산식 저장소" 보고서가 생성됩니다. 자세한 내용은 예측 및 전문 모델링의 계산식 저장소에서 확인하십시오.
정규화된 DModX 계산식 게시
지정된 수의 주성분에 기반한 정규화된 DModX 계산식을 계산식 저장소 플랫폼에 계산식 열 스크립트로 저장합니다. "계산식 저장소" 보고서가 열려 있지 않으면 "계산식 저장소" 보고서가 생성됩니다. 자세한 내용은 예측 및 전문 모델링의 계산식 저장소에서 확인하십시오.
다음 옵션에 대한 자세한 내용은 JMP 사용의 “Local Data Filters in JMP Reports”, “Redo Menus in JMP Reports”, “Save Platform Preferences” 및 “Save Script Menus in JMP Reports”에서 확인하십시오.
로컬 데이터 필터
특정 보고서에서 사용되는 데이터를 필터링할 수 있는 로컬 데이터 필터를 표시하거나 숨깁니다.
다시 실행
분석을 반복하거나 다시 시작할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 이 기능을 지원하는 플랫폼에서 "자동 재계산" 옵션은 해당하는 보고서 창에서 데이터 테이블에 대한 변경 사항을 즉시 반영합니다.
플랫폼 환경 설정
현재 플랫폼 환경 설정을 보거나, 현재 JMP 보고서의 설정과 일치하도록 플랫폼 환경 설정을 업데이트할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
스크립트 저장
보고서를 재생성하는 스크립트를 여러 대상에 저장할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
그룹별 스크립트 저장
기준 변수의 모든 수준에 대한 플랫폼 보고서를 재생성하는 스크립트를 여러 대상에 저장할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 시작 창에서 기준 변수를 지정한 경우에만 사용할 수 있습니다.
참고: 이 플랫폼의 추가 옵션은 스크립트를 통해 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 "도움말" 메뉴의 "스크립트 인덱스"에서 여십시오. 또한 "스크립트 인덱스"에서 이 섹션에 설명된 옵션의 스크립트 예제도 찾을 수 있습니다.