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Comment afficher des courbes linéaires d'ajustement dans un seul rapport, sans les tableaux et les légendes de ligne

J'ai besoin de jeter un coup d'œil rapide sur les variables Y1, Y2, Y3, Y4,..., YN vs une seule variable X.

Ce que je fais est comme suit:

• Ajustez Y par X simultanément pour tous les Y.
• Regrouper par une colonne de regroupement G.
• Fonction Fit Line.
• Définissez la taille du cadre sur {150, 125}.

Malheureusement, comme j'ai beaucoup de cellules et de variables Y, seulement deux graphiques apparaissent à la fois dans un rapport JMP et je dois faire défiler plusieurs fois. Ce que je veux, c'est un coup d'œil rapide pour tous les paramètres et probablement juste faire défiler une ou deux fois seulement. En bref, je n'ai besoin que du graphique lui-même dans le rapport JMP, pas besoin de la légende de ligne interactive en dessous ou des tableaux ANOVA. Existe-t-il un moyen de les supprimer du rapport?

 

Merci.

Re: Comment afficher les courbes linéaires d'ajustement dans un seul rapport, sans les tableaux et les légendes de ligne

@txnelson 

 

Merci beaucoup. Je vérifierai si je peux l'utiliser pour mes données.

 

Shaira 

Re: Comment afficher les courbes linéaires d'ajustement dans un seul rapport, sans les tableaux et les légendes de ligne

Une autre méthode qui peut fonctionner consiste à créer une fenêtre de journal (Maj / CNTL / J), puis à copier uniquement les parties de la sortie d'affichage souhaitée, puis à les coller dans la nouvelle fenêtre de journal.

Ci-dessous, la fenêtre du journal, les parcelles qui y ont été collées.

Vous trouverez ci-dessous un script qui explique comment supprimer les éléments non souhaités.  Avec un peu de travail, cela pourrait être développé et devenir une solution complète

Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp" );
biv = Bivariate(
 Y( :NPN1 ),
 X( :PNP1 ),
 Fit Where( :SITE == 1, Fit Line( {Line Color( {213, 72, 87} )} ) ),
 Fit Where( :SITE == 2, Fit Line( {Line Color( {57, 177, 67} )} ) ),
 Fit Where( :SITE == 3, Fit Line( {Line Color( {64, 111, 223} )} ) ),
 Fit Where( :SITE == 4, Fit Line( {Line Color( {207, 121, 38} )} ) ),
 Fit Where( :SITE == 5, Fit Line( {Line Color( {33, 189, 145} )} ) ),
 SendToReport(
  Dispatch( {}, "Linear Fit SITE==1", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
  Dispatch( {}, "Linear Fit SITE==2", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
  Dispatch( {}, "Linear Fit SITE==3", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
  Dispatch( {}, "Linear Fit SITE==4", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
  Dispatch( {}, "Linear Fit SITE==5", OutlineBox, {Close( 1 )} )
 )
);
Report( biv )[Picture Box( 2 )] << delete;
Report( biv )["Linear Fit Site==1"] << delete;
Report( biv )["Linear Fit Site==2"] << delete;
Report( biv )["Linear Fit Site==3"] << delete;
Report( biv )["Linear Fit Site==4"] << delete;
Report( biv )["Linear Fit Site==5"] << delete;

Re: Comment afficher les courbes linéaires d'ajustement dans un seul rapport, sans les tableaux et les légendes de ligne

@txnelson

Merci beaucoup pour votre réponse complète. Je peux réduire les tables pour ANOVA. Cependant, mon vrai problème est la légende de la ligne en dessous. Par exemple, ces données de Hollywood movies.jmp (voir l’illustration ci-jointe) comportent les légendes de ligne sous lesquelles je ne peux pas m'effondrer. Y a-t-il un moyen de les réduire au moins? Merci d'avance.

 

 

Re: Comment afficher les courbes linéaires d'ajustement dans un seul rapport, sans les tableaux et les légendes de ligne

Vous pouvez faire plusieurs choses pour obtenir les résultats souhaités.

1. Fermez (réduisez) les résultats Anova.  En utilisant le triangle gris situé à gauche de l’une des sections de la sortie, vous pouvez réduire les détails de la section, jusqu’à la zone de titre elle-même.  Si vous utilisez la fonctionnalité JMP Standard pour maintenir la touche CNTL enfoncée lorsque vous cliquez pour réduire le segment Anova pour l'un des paramètres, toutes les sections Anova identiques pour tous les paramètres seront réduites.

2 Cliquez sur le bord d'un graphique et réduisez-le.  Encore une fois, si vous maintenez la touche CNTL enfoncée tout en cliquant sur le bord d'un graphique et modifiez la taille de la trame du graphique, tous les graphiques seront modifiés en même temps.

3 Si vous cliquez sur le triangle rouge pour le titre général de l'affichage, vous pouvez sélectionner "Organiser dans les rangées".  Cela vous permettra de créer une matrice de la sortie.  Si vous avez fermé toutes les sections à l'exception des graphiques pour chacun des paramètres, vous obtiendrez une matrice des graphiques.

4 Un script peut être écrit pour modifier la sortie affichée sous la forme de votre choix.  Des composants individuels de la sortie peuvent être supprimés, déplacés ou annotés.  Les différents objets peuvent être placés dans de nouvelles fenêtres et placés sous la forme de votre choix.

Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp" );

Fit Group(
 Oneway(
  Y( :NPN1 ),
  X( :SITE ),
  Means( 1 ),
  Mean Diamonds( 1 ),
  SendToReport(
   Dispatch( {}, "Oneway Plot", FrameBox, {Frame Size( 182, 140 )} ),
   Dispatch( {}, "Oneway Anova", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
   Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Analysis of Variance", OutlineBox, {Close( 1 )} )
  )
 ),
 Oneway(
  Y( :PNP1 ),
  X( :SITE ),
  Means( 1 ),
  Mean Diamonds( 1 ),
  SendToReport(
   Dispatch( {}, "Oneway Plot", FrameBox, {Frame Size( 182, 140 )} ),
   Dispatch( {}, "Oneway Anova", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
   Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Analysis of Variance", OutlineBox, {Close( 1 )} )
  )
 ),
 Oneway(
  Y( :PNP2 ),
  X( :SITE ),
  Means( 1 ),
  Mean Diamonds( 1 ),
  SendToReport(
   Dispatch( {}, "Oneway Plot", FrameBox, {Frame Size( 182, 140 )} ),
   Dispatch( {}, "Oneway Anova", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
   Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Analysis of Variance", OutlineBox, {Close( 1 )} )
  )
 ),
 Oneway(
  Y( :NPN2 ),
  X( :SITE ),
  Means( 1 ),
  Mean Diamonds( 1 ),
  SendToReport(
   Dispatch( {}, "Oneway Plot", FrameBox, {Frame Size( 182, 140 )} ),
   Dispatch( {}, "Oneway Anova", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
   Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Analysis of Variance", OutlineBox, {Close( 1 )} )
  )
 ),
 Oneway(
  Y( :PNP3 ),
  X( :SITE ),
  Means( 1 ),
  Mean Diamonds( 1 ),
  SendToReport(
   Dispatch( {}, "Oneway Plot", FrameBox, {Frame Size( 182, 140 )} ),
   Dispatch( {}, "Oneway Anova", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
   Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Analysis of Variance", OutlineBox, {Close( 1 )} )
  )
 ),
 Oneway(
  Y( :IVP1 ),
  X( :SITE ),
  Means( 1 ),
  Mean Diamonds( 1 ),
  SendToReport(
   Dispatch( {}, "Oneway Plot", FrameBox, {Frame Size( 182, 140 )} ),
   Dispatch( {}, "Oneway Anova", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
   Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Analysis of Variance", OutlineBox, {Close( 1 )} )
  )
 ),
 Oneway(
  Y( :PNP4 ),
  X( :SITE ),
  Means( 1 ),
  Mean Diamonds( 1 ),
  SendToReport(
   Dispatch( {}, "Oneway Plot", FrameBox, {Frame Size( 182, 140 )} ),
   Dispatch( {}, "Oneway Anova", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
   Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Analysis of Variance", OutlineBox, {Close( 1 )} )
  )
 ),
 Oneway(
  Y( :NPN3 ),
  X( :SITE ),
  Means( 1 ),
  Mean Diamonds( 1 ),
  SendToReport(
   Dispatch( {}, "Oneway Plot", FrameBox, {Frame Size( 182, 140 )} ),
   Dispatch( {}, "Oneway Anova", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
   Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Analysis of Variance", OutlineBox, {Close( 1 )} )
  )
 ),
 Oneway(
  Y( :IVP2 ),
  X( :SITE ),
  Means( 1 ),
  Mean Diamonds( 1 ),
  SendToReport(
   Dispatch( {}, "Oneway Plot", FrameBox, {Frame Size( 182, 140 )} ),
   Dispatch( {}, "Oneway Anova", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
   Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Analysis of Variance", OutlineBox, {Close( 1 )} )
  )
 ),
 Oneway(
  Y( :NPN4 ),
  X( :SITE ),
  Means( 1 ),
  Mean Diamonds( 1 ),
  SendToReport(
   Dispatch( {}, "Oneway Plot", FrameBox, {Frame Size( 182, 140 )} ),
   Dispatch( {}, "Oneway Anova", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
   Dispatch( {"Oneway Anova"}, "Analysis of Variance", OutlineBox, {Close( 1 )} )
  )
 ),
 <<{Arrange in Rows( 3 )}
);