다양한 변수에 대한 일반 분위수 플롯안녕하세요,
다른 경우에 해당하는 데이터가 있습니다(다른 구조에 대한 저항 값). 차이점을 직접 관찰하고 비교하기 위해 각 사례에 대한 일반적인 분위수 플롯을 만들고 동일한 그래프의 모든 사례(예: 마커 또는 색상이 다른 각 사례)를 보고 싶습니다.
가능합니까? "by" 옵션에서 구조별로 그룹화를 시도하지만 각 사례에 대해 하나의 다른 그래프를 얻습니다.
감사합니다.
G.
Re: 다양한 변수에 대한 일반 분위수 플롯귀하의 A & B가 전체 플롯을 구성합니다. WP에는 3개의 DF가 있습니다. A+B+AB입니다. 하위 플롯이 무엇인지 모르겠습니다. 하위 플롯에서 요소 수와 해상도를 제공하면 더 많은 도움이 될 수 있습니다.
이러한 분할 플롯 설계를 분석하기 위한 지침 PDF를 첨부했습니다. 저는 이것을 효율성 분할도라고 부릅니다... 제한은 요인 수준을 변경하는 데 어려움이 있는 것과는 아무런 관련이 없지만 자원을 최소화하면서 WP 및 SP의 정밀도를 높이려는 욕구 때문입니다. 첨부된 예에서 실험에는 총 31개의 DF가 있습니다. 주구는 요인 S, P & V(완전 요인)에 의해 생성됩니다. WP에는 7개의 DF가 있습니다: S+P+V+SP+SV+PV+SPV. 하위 플롯은 요인 T & t(전체 요인)에 의해 생성됩니다. SP에는 24개의 DF가 있습니다: (T+t+Tt)(1+WP).
Y=WP+SP. 궁금한 점이 있으면 알려주세요.
Re: 다양한 변수에 대한 일반 분위수 플롯@shrirams 분할 플롯 설계의 전체 플롯 및 하위 플롯에 대한 일반 플롯(및 파레토 플롯)을 생성하는 덜 우아한 방법에 대한 명시적인 지침을 제공할 수 있습니다. 이 글을 여기에 올리는 것이 적절한지 잘 모르겠지만 개인적으로 메시지를 보내주시면 기꺼이 도와드리겠습니다.
Re: 다양한 변수에 대한 일반 분위수 플롯@statman 예, 요인은 중첩되지 않고 교차됩니다. 그리고 당신이 지적했듯이, 저는 복제물의 분포를 보고 있습니다.중첩은 분할 플롯에서 발생합니다. 필자의 경우 A&B는 노이즈 변수가 아니라 설계 요인이다. 그러한 플롯을 만드는 포인터는 매우 도움이 될 것입니다.
Re: 다양한 변수에 대한 일반 분위수 플롯@shrirams , 나는 당신의 상황과 당신이 만들고자 하는 플롯에 대해 생각했습니다. 표시하는 다이어그램은 구성 요소 A와 B가 중첩되지 않고 교차된 것으로 나타납니다! A의 모든 수준은 B의 모든 수준을 봅니다. 해당 구성 요소 "내부"에 중첩된 실험을 실행하고 있는 것 같습니다. 나에게 이것은 마치 복제하다 . A & B 구성 요소는 4개를 생성하거나 블록 (A & B가 노이즈인 경우) 또는 전체 플롯 (A와 B가 설계 요인인 경우) 분할구 설계. 이러한 구성 요소는 잡음 변수입니까 아니면 설계 요인입니까? 어쨌든 각 블록 또는 전체 플롯에 대한 일반 플롯을 만들려는 경우에는 이 작업을 수행하는 방법이 덜 우아합니다. 내 해석이 맞다면 JMP가 이 분석을 수행하는 데 도움을 주는 방법에 대한 지침을 제공할 수 있습니다.
Re: 다양한 변수에 대한 일반 분위수 플롯걱정마세요. 제 말을 할 수 없었습니다. 나는 교차 연구에 대해 일반적인 효과 플롯을 사용하지만 내포된 연구에는 더 나은 접근 방식이 있다고 생각합니다. 계속하겠습니다.Re: 다양한 변수에 대한 일반 분위수 플롯시간 효과가 있다고 가정하는 이유를 잘 모르겠습니다. 여기에는 시간 변수가 없습니다. 서로 영향을 줄 필요가 없는 배포판입니다. 그룹화를 위해 중첩됩니다. 각 하위 그룹 내의 분포 자체를 살펴봄으로써 비교됩니다. 분포를 보면 어떤 정보도 버리지 않습니다. 내가 당신의 요점을 놓치고 있습니까?어쨌든 어떻게 이런 QQ 플롯이 만들어질 수 있는지 궁금합니다.
Re: 다양한 변수에 대한 일반 분위수 플롯할인하는 것이 아니라 정보를 버리고 있다고 제안하는 것입니다. Deming의 인용문이 요점입니다. 단순히 분포와 이상치를 보면 시계열에 대한 정보를 놓치게 됩니다. 4가지 조합을 어떻게 비교합니까? 중첩된 효과를 어떻게 분리합니까? 의미가 있으려면 얼마나 달라야 합니까? Shewhart는 이러한 목적을 위해 관리도를 발명했습니다.Re: 다양한 변수에 대한 일반 분위수 플롯안녕하세요 - 응답해 주셔서 감사합니다. 중첩 그룹에 대한 일반 분위수 플롯 사용을 할인하는 이유를 잘 모르겠습니다. 동일한 플롯에서 시각적 비교를 위해 모든 그룹을 함께 배치하고 싶습니다. 이와 같은 플롯은 여러 실험에서 특정 매개변수의 분포를 비교하는 데 일반적입니다.
다음은 내가 달성하려는 것을 시각적으로 보여줍니다.
범죄를 저지르거나 의도한 바가 없습니다.
Re: 다양한 변수에 대한 일반 분위수 플롯사과해야 합니다. 화내지 마세요. 하지만 중첩된 샘플링 계획에 대해 일반 플롯을 원하는 이유는 무엇입니까? 이러한 계획의 가장 중요한 측면 중 하나는 데이터가 수집된 합리적 계열(예: 시간)입니다. 일반 플롯에 넣으면 시리즈가 손실됩니다. 이제 나는 DOE 분석을 위한 일반 플롯이 환상적이라고 생각하지만 DOE의 시계열은 요인 효과에 부차적입니다.
“책에서 가르치는 분산 분석, t-테스트, 신뢰 구간 및 기타 통계 기법은 아무리 흥미롭더라도 예측의 근거를 제공하지 않고 생산 순서에 포함된 정보를 묻기 때문에 부적절합니다. 데이터 분석을 위한 전부는 아니더라도 대부분의 컴퓨터 패키지는 비효율의 노골적인 예를 제공합니다.” Deming, W. Edwards(1975), 행동의 기초로서의 확률에 관하여. 미국 통계학자, 29(4), 1975, p. 146-152
가변성 차트, 제어 차트(범위를 사용하여 테스트 구조 일관성을 평가하고 Xbar를 사용하여 테스트 구조 변화를 웨이퍼 ID와 비교합니다. 웨이퍼 내의 테스트 구조가 일관성이 있으며 그렇다면 어느 소스가 더 큰가: 테스트 구조 또는 웨이퍼 간 편차). 정량적 변동에 대한 내포 구성요소(변동성 차트(옵션 분산 구성요소)를 사용하여 얻을 수 있음).
Re: 다양한 변수에 대한 일반 분위수 플롯안녕하세요 - 이 솔루션과 관련하여 여러 수준의 중첩 그룹에 대해 이와 같은 플롯을 만들려면 어떻게 해야 합니까? 그룹 A(예: 웨이퍼 ID)와 그룹 B(예: 테스트 구조)가 있고 그룹 A 내에 중첩된다고 가정해 보겠습니다.Re: 다양한 변수에 대한 일반 분위수 플롯이 결과는 일방 통행 플랫폼. 한 열에는 데이터가 있고 다른 열에는 그룹 표시기가 있다고 가정합니다. 선택하다 분석하다 > Y를 X로 맞추기 . 데이터 열을 선택하고 클릭 와이 . 그룹 표시기가 있는 열을 선택하고 엑스 . 딸깍 하는 소리 좋아요 개시하다 일방 통행 .
Oneway 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 명령 중 하나를 선택하여 정상 분위수를 플로팅합니다.
선택할 수도 있습니다. 행 > 열별 색상 또는 표시 그룹화 열을 선택합니다. 이 명령(기본값)은 각 그룹의 선에 사용된 것과 동일한 색상을 마커에 할당합니다.
