さまざまな変数の正規分位点プロットこんにちは、
さまざまなケース（さまざまな構造の抵抗値）に対応するデータがあります。 違いを直接観察して比較するために、ケースごとに正規分位点プロットを作成し、すべてのケースを同じグラフで表示したいと考えています (たとえば、それぞれのケースに異なるマーカーや色が付いています)。
出来ますか？ 「by」オプションで構造ごとにグループ化しようとしましたが、それぞれのケースで異なるグラフが得られます。
敬具、
G.
Re: さまざまな変数の正規分位点プロットA と B がプロット全体を構成します。 WPにはDFが3人います。 A+B+ABです。 サブプロットが何なのか分かりません。 サブプロットの因子の数と分解能を提供していただければ、さらに役立つかもしれません。
このような分割プロット計画を分析するための手順の PDF を添付しました。 私はこれを効率分割プロットと呼んでいます...この制限は因子水準の変更の難しさとは関係ありませんが、リソースを最小限に抑えながら WP と SP の精度を向上させたいという要望によるものです。 添付の例では、実験には合計 31 の DF があります。 プロット全体は、因子 S、P、V (完全階乗) によって作成されます。 WP には S+P+V+SP+SV+PV+SPV の 7 つの DF があります。 サブプロットは因子 T と t (完全階乗) によって作成されます。 SP には 24 の DF があります: (T+t+Tt)(1+WP)。
Y=WP+SP。ご質問がございましたらお知らせください。
Re: さまざまな変数の正規分位点プロット@shrirams分割プロット計画のプロット全体とサブプロットの正規プロット (およびパレート プロット) を作成する、あまり洗練されていない方法を明確に説明します。 これをここに投稿するのが適切かどうかわかりませんが、プライベート メッセージを送っていただければ、喜んでお手伝いさせていただきます。
Re: さまざまな変数の正規分位点プロット@スタットマン確かに、因子は交差していてネストされていません。 そして、あなたが指摘したように、私は複製の分布を見ています。ネストは分割プロットで発生します。 私の場合、A と B はノイズ変数ではなく、むしろ設計要素です。 このようなプロットを作成するためのヒントは非常に役立ちます。
Re: さまざまな変数の正規分位点プロット@shrirams , 私はあなたの状況とあなたが作成しようとしているプロットについて考えました。 あなたが示した図では、コンポーネント A と B がネストされておらず、交差しているように見えます。 A のすべてのレベルから B のすべてのレベルが見えます。 これらのコンポーネントの「内部」にネストされた実験を実行しているように思えます。 私にはこう聞こえる複製する。 A および B コンポーネントはいずれか 4 つを作成しますブロック(A と B がノイズの場合) またはプロット全体(A と B が計画因子である場合) 分割プロット計画の。 これらのコンポーネントはノイズ変数ですか、それとも設計要素ですか? いずれにせよ、ブロックごとまたはプロット全体の通常のプロットを作成しようとしている場合、これを行うためのあまり洗練された方法はありません。 私の解釈が正しければ、JMP にこの分析の実行を支援してもらう方法についてガイダンスを与えることができます。
Re: さまざまな変数の正規分位点プロット心配しないでください、私は自分の主張を伝えることができませんでした。 私は交差研究では通常の効果プロットを使用しますが、入れ子研究ではもっと良いアプローチがあると思います。 先に進みます。Re: さまざまな変数の正規分位点プロットなぜ時間効果があると想定しているのかわかりません。 ここには時間変数はありません。 これらは、必ずしも相互に影響を与える必要がないディストリビューションです。 これらはグループ化する目的でネストされています。 これらは、各サブグループ内の分布自体を調べることによって比較されます。 分布を見る限り、私は何も情報を吐き出しているわけではありません。 もしかしたら私はあなたの要点を見逃しているでしょうか？いずれにせよ、どうやってこのような QQ プロットを作成できるのか不思議です。
Re: さまざまな変数の正規分位点プロット軽視しているわけではなく、情報を捨てていると言っているだけです。 デミングからの私の引用がポイントです。 分布と外れ値だけを見ると、時系列に関する情報を見逃してしまいます。 4つの組み合わせをどのように比較しますか? ネストされたエフェクトをどのように分離しますか? 重要であるためには、それらはどの程度異なっていなければなりませんか? シューハートはまさにこの目的のために管理図を発明しました。Re: さまざまな変数の正規分位点プロットこんにちは - ご返信ありがとうございます。 入れ子になったグループに対して通常の分位点プロットの使用を軽視する理由がわかりません。 すべてのグループを同じプロット上で視覚的に比較できるようにまとめたいと思います。 このようなプロットは、さまざまな実験にわたる特定のパラメーターの分布を比較するのに一般的です。
私が達成しようとしているもののビジュアルは次のとおりです。
悪意はなく、意図もありませんでした。
Re: さまざまな変数の正規分位点プロットお詫びしなければなりませんが、気分を害しないでください。なぜネストされたサンプリング計画に通常のプロットが必要なのでしょうか? このような計画の最も重要な側面の 1 つは、データが取得された合理的な系列 (時間など) です。 それを通常のプロットに置くと、シリーズが失われます。 さて、DOE 分析の通常のプロットは素晴らしいと思いますが、DOE の時系列は因子効果に次ぐものです。
「本で教えられる分散分析、t 検定、信頼区間、その他の統計手法は、たとえ興味深いものであっても、予測の根拠を提供せず、生産順序に含まれる情報を埋もれてしまうため、不適切です。 データ分析用のコンピュータ パッケージ (いわゆる、すべてではないにしても) のほとんどは、非効率性の明らかな例を提供します。」デミング、W. エドワーズ (1975)、「行動の基礎としての確率について」。 『The American Statistician』、29(4)、1975 年、p. 146-152
変動チャート、管理チャート (範囲) を使用してテスト構造の一貫性を評価し、Xbar を使用してテスト構造の変動をウェーハ ID と比較します。 ウエハ内のテスト構造は一貫しているか、一貫している場合はどちらのソースが大きいか（テスト構造またはウエハ間のばらつき）。および定量的な変動の入れ子になった成分 (変動成分グラフ (オプションの分散成分) を使用して取得できます。
Re: さまざまな変数の正規分位点プロットこんにちは - このソリューションに関連しています: 入れ子になったグループの複数のレベルに対してこのようなプロットを作成するにはどうすればよいですか? グループ A (例: ウェーハ ID) とグループ B (例: テスト構造) があり、グループ A 内にネストされているとします。Re: さまざまな変数の正規分位点プロットこの結果は、一方通行プラットホーム。 ある列にデータがあり、別の列にグループインジケーターがあると仮定します。 選択する分析する> YをXでフィット。 データ列を選択し、 をクリックします。 Y 。 グループインジケーターのある列を選択し、バツ。クリックわかりました打ち上げへ一方通行。
[Oneway] の横にある赤い三角形をクリックし、正規分位数をプロットするコマンドの 1 つを選択します。
を選択することもできることに注意してください。行>列ごとに色またはマークを付けるをクリックして、グループ化列を選択します。 このコマンド (デフォルト) は、各グループの線に使用されているのと同じ色をマーカーに割り当てます。
