Eina PCA edars

Inici › Eina PCA edars N1

PCA SIMPLE

dia	casos diagn.	casos "reals"	{{codi_edar}}
{{row.dia}}	{{row.casos.diag}}	{{row.casos.reals}}	{{row.edars[codi_edar]}} {{row.edars[codi_edar][camp_valors_edar]}}

gràfic eigenvalues

gràfic loadings ("noves coordenades")

ordena edars per:

taula loadings

edar	PC{{i+1}}
{{codi_edar}}	{{resultat_pca.loadings[j][i].toFixed(2)}}

gràfic scores (observacions a les noves coordenades) (sèrie temporal)

taula scores

dia	PC{{i+1}}
{{taula[i].dia}}	{{resultat_pca.scores[j][i].toFixed(2)}}

gràfics scores per PC (amb dades crues) (sèrie temporal)

mode mirall graficar només les 2 variables més separades

PC{{i+1}}

gràfic PC1 vs PC2 (loadings i scores)

Opcions:

{{eix}}:PC{{grafic_PC1_vs_PC2_index_PC[eix]+1}}
Radi cercle:
Graficar loadings al quadrat: Sí No
Rotació: º

loadings

scores

gràfic Q & T2 (control chart)

contribucions

alarmes

ordenar alarmes per | Veure només alarmes

                [{{taula[fallada.observation].dia}}]
                —
                  contribucions EDARs a
                  alarma
                  observació
                  {{fallada.tipus}}  =
                  {{fallada[`${fallada.tipus}_residual`].toFixed(2)}}
                
              

taula contribucions

ordenar alarmes per Veure només alarmes

WWTP	{{dia.dia}}	serviced population
{{row.codi_edar}}

heatmaps (canvas) contribucions EDARs

contribucions Q i T2 combinades

només contribucions Q

només contribucions T2

bubble chart contribucions EDARs

taula correlacions edar-PCs (r²·λ)

nº	edar	població	freq	"informativitat" Σ(r²·λ)	PC{{i+1}} λ={{resultat_pca.eigenvalues[i].toFixed(2)}}
{{i+1}}	{{row.codi_edar}}	{{row.poblacio}}	{{row.freq_mostreig?row.freq_mostreig:"altres"}}	{{row.informativitat.sum().toFixed(4)}}	{{contr.toFixed(4)}}

JSON (exportar resultats PCA i alarmes)

exportar resultat_pca (JSON)

Dispersió {Q,T2} vs {N1,casos_diagnosticats,casos_simulats}

PCA MÚLTIPLE

PCA progressiva (cada punt és una nova PCA)

Observació:

Tipus gràfic:

Tipus dada:

PCA adaptativa (cada punt és una nova PCA, només agafem l'últim valor de Q i T2)

Observació:

Tipus gràfic:

Tipus dada:

Data (interval)	Inici Final	nota: els casos diagnosticats es van deixar de reportar progressivament l'1 d'abril del 2022. A finals de juliol del 2022, l'api va deixar d'actualitzar-se.
Columnes (edars)	CG/L Cabal (m³) CG totals CG/persona casos diagnosticats per cada 1000 habitants CG/L amb EWMA(λ={{ewma_lambda}})
EWMA ("z_i") λ		nota: λ=1 és equivalent a desactivar EWMA
Laboratoris	blue green red	Veure només EDARs dels laboratoris seleccionats
Freq mostreig	setmanal altres	Veure només EDARs amb freq mostreig seleccionades
Incloure/excloure edars manualment
Càlcul budget anual	{{codis.length}} [edars] · 52 [mostres/any/edar] · 200 [€/mostra] = *{{codis.length20052/1000}}k [€/any] (aprox.)*
Moure mostres enrere	Sí No	Alinea les mostres reportades tard de la mateixa setmana per tenir-les totes al mateix dia (mateixa fila)
Omplir missing values	Sí No	Omplir missing values
Interpolar missing values	Sí No	Interpolar linealment missing values
PCA: pre-processament	mean center only (μ=0) normalize (μ=0, σ=1)
PCA: nº variables (PCs) (max={{max}})		Nº de components principals considerades (0=detecció automàtica)
PCA: canviar signe loadings	Sí No	Multiplica loadings (i scores) per -1