QQ プロットの二重 X 軸親愛なるコミュニティの皆様
助けてください。jmp の醜いデフォルトの QQ プロットを変更して、2 つの x 軸と 1 つのヒストゴラムを持たず、通常の x 軸と y 軸のみを持たせるにはどうすればよいですか?
Re: QQ プロットの二重 X 軸はい、Y 軸の確率と分位数は正規のものです。
これらの JMP プロットを分位点プロットと呼ぶ人もいます。これらは、残差の分布がほぼ正規であるかどうかを確認するという、QQ プロットと同じ目的に役立ちます。
また、残差と予測値、および残差と x をプロットする必要があります。残差は、X のすべてのレベルに対してランダムに分散され、予測される必要があります。
よろしく。
Re: QQ プロットの二重 X 軸グズモーガン0、
ご説明ありがとうございます。正規確率プロットを採用することにしました。 念のため言っておきますが、y 軸には正規確率があり、それは同時に正規分位数でもありますよね。 また、それらは一般的な正規分位数であり、データに適合するようにまったく変更されていませんか? X 軸には混合モデルの残差を配置しました。そのため、このプロットを QQ プロットと呼ぶのは正しくなく、正規確率プロットと呼ぶだけでしょうか? それとも条件はそれほど厳しくなく、それを QQ プロットと呼ぶこともできるのでしょうか? というのは、私の上司がそれを QQ プロットと呼んだような気がするからです。
本当にありがとう、そしてご多幸をお祈りします。
ジュリア
Re: QQ プロットの二重 X 軸ジュリア、
ほとんどの QQ プロットでは、Y 軸に標本データの分位点が使用され、X 軸には理論的な分布の分位点が使用されるというのは正しいことです。見るhttps://en.wikipedia.org/wiki/Q%E2%80%93Q_plotまた、QQ プロットでは、標本データの分位数が理論上の分位数に対してプロットされるため、通常は同じスケールが使用され、それがその名前の由来です。
JMP プロットは確率プロットと呼ばれ、サンプル (実際) データ スケールが 1 つの軸に使用されます。Fit Y by X を使用して文書化した理由は、これにより、分位別の実績または実際の分位数。
上記の URL で説明されている QQ プロットが必要な場合は、標準化されたデータ値を計算するか、標本分位数 (0 から 1、データを並べ替えて cdf を計算) を計算し、そのデータを Fit Y by X で使用する必要があります。実際を分位数でプロットすると、同じスケールになります。
ただし、報告されるプロットの利用者は通常、実際のサンプル データ スケールに関連しているため、私は確率プロットが好きです。また、確率または QQ プロットの鍵は、データが線形関係に近似しているかどうかを評価することです。
私が物理学で確率紙の使い方を初めて学んだのはコンピューター時代より前のことでした (そう、60 年代後半にはまだ計算尺が使われていました) ので、分位点を実際にプロットするのが私の好みです。ただし、予想される形式または一般的な形式でデータをプロットすることをお勧めします。「規範」や期待がない場合は、プロットを説明する宣伝文を論文またはレポートに追加するだけです。
お役に立てば幸いです!
Re: QQ プロットの二重 X 軸見た目も素晴らしく、私の jmp バージョンでも問題なく動作しますので、本当にありがとうございます。 最後にもう 1 つ質問します。通常、x 軸上の残差の分位数は実際の残差ではありませんか?
Re: QQ プロットの二重 X 軸出版物やトレーニング資料など、非常に見栄えの良いグラフが重要な場合、残差を保存してから次のいずれかを実行することがあります。
- 分布 > 近似連続 > 正規 > 正規分位 > 診断プロット
- 「id」という名前の文字列を作成します。定数値はモデルの名前です。 次に、残差が Y、ID が X である場合に、Fit Y by X を使用します。 [すべてのグラフを表示] をオフにして、[標準分位] を選択すると、実際の分位数に合わせて調整するか、分位数ごとに実際の分位数をフィットさせるかを選択できます。
以下は、「スクリプト索引」>「オブジェクト」>「混合フィット」>「例の実行」>「残差の保存」の結果として得られるグラフです。
Distribution, Fit Normal, Diagnostic PlotDistribution, Fit Normal, Diagnostic Plot分布、正規分布、診断プロット
Fit Y by X, Residual by idFit Y by X, Residual by idY を X でフィット、残差を ID でフィット
Re: QQ プロットの二重 X 軸とても素敵ですね、ありがとうございます! しかし、X 軸は残差の分位数でなければならないのではありませんか、それとも何か間違っているのでしょうか?
Re: QQ プロットの二重 X 軸ヒストグラムが必要ない場合は、キーボードの S キーを押して選択ツール (ファット プラス) を使用し、散布図内をクリックして選択し、Shift+Ctrl キーを押しながら X 軸をクリックして選択します。
次のようになります。
次に、それをジャーナルに記録すると、次のような結果が得られます。
Re: QQ プロットの二重 X 軸フィットモデルで混合パーソナリティを使用していますか?もしそうなら、それは JMP Pro の機能であり、私にはアクセスできません。Fit Model の QQ プロットの外観が気に入らない場合は、思っているほどの労力を費やすことなく Distribution に到達できると思います。同じモデルの適合レポートに 30 個のモデルの適合すべてがある場合、Ctrl キーを押しながら条件付き残差のいずれか 1 つに対して実行すると、すべての条件付き残差を一度にデータ テーブルに保存できる可能性があります。そこまで到達できれば、残りは簡単です。[分布] ですべての条件付き残差をプロットし、Ctrl キーを押したままにしてヒストグラムと箱ひげ図を非表示にするか、正規分布を近似して診断プロットをオンにします。Ctrl を押し続けると、JMP のほぼどこでも機能する反復的なタスクを簡単に実行できる強力なツールになります。
Re: QQ プロットの二重 X 軸スタックを選択しませんでした。 混合モデルを当てはめると、残念ながらスタックしたりアンスタックしたりすることができません。
Re: QQ プロットの二重 X 軸素早いご対応ありがとうございます。 私のプロットもそのように見えますが、ヒストグラムを使用しています。 混合モデルの適合モデルセクションにいるため、チェックを外すことができません。 そのような残差プロットを作成する必要があります。 それは 2 つの y 軸を持つヒストグラムを持つ通常の QQ プロットですか? 論文にはこれらが 30 個必要ですが、論文で見たものとは似ていないような気がします。 しかし、データに正規分布を追加して自分で QQ プロットを作成するよりも効率的な方法はありますか。これには何時間もかかりますが、残念ながら時間がありません。
Re: QQ プロットの二重 X 軸2 つのスケールの配置は、[スタック] を選択するか、[ヒストグラムの方向] オプションを変更してプロットの方向を変更したためです。
デフォルトのヒストグラムの方向で同じ結果を達成する方法はないと思います。 特殊なタイプのスケールを使用する場合。 軸を右クリックし、「軸の設定」を選択します。 Type = Normal Probability であることがわかります。
Re: QQ プロットの二重 X 軸素早いご対応ありがとうございます！ 私のプロットも同じように見えますが、ヒストグラムを使用しています。 ただし、これは分布領域にはなく、混合モデルからの残差プロットとしてあります。 通常の QQ-Plot を取得する簡単な方法はありますか? なぜなら、そのような記事を新聞で見たことがないからです。 このままでも使用可能だと思いますか、それともデータに正規分布を追加して自分で QQ プロットを作成する必要があるでしょうか? これを 30 個もやらなければならないのに、それほど時間がないので、それは大変なことです。
Re: QQ プロットの二重 X 軸配信中?X 軸が 2 つあることはありません。ヒストグラムと外れ値ボックス プロットをオフにすると、次のようになります。これは、あなたの望むことですか？
それが目的の場合は、赤い矢印 > [ヒストグラム オプション] > [ヒストグラム] (チェックを外します) に移動し、次に赤い矢印 > [外れ値箱ひげ図] (チェックを外します) に移動します。[Distribution] プラットフォームの [Preferences] からこれをデフォルトにすることもできますが、ヒストグラムを表示したくない場合に、なぜ Distribution を使用するのかはわかりません。
あるいは、プロットを個別に表示したい場合は、データに正規近似を追加します。次に、法線近似の近似レポートで、赤い矢印 > [診断プロット] をクリックします。通常の X 軸と Y 軸だけを使用した QQ プロットが得られます。
