Y対X、または平行プロット、またはその他のもの自分のやりたいやり方を視覚化するのに苦労している一連のデータがあります。
このデータの最も単純な表現では、4列のデータがあります。
- "サンプル"。現在のデータには約1800のサンプルがあります。
- 「サブサンプル」 これらは "2"、"3"、および "4"と命名されています。私の1800サンプルのそれぞれは、これら3つのサブサンプルのそれぞれを持っています。
- "ポジション"。これらは "A"、"B"、および "C"という名前ですが、実際にはサブサンプルの特定の位置で測定された特定の数値位置に付けられた名前です。サブサンプルを長さ1インチの棒と考えてください。位置「A」はサブサンプルの1/4インチ、「B」はサブサンプルの1/2インチ、「C」はサブサンプルの3/4インチです。私は今のところ二次関係を仮定し、これがせいぜい近似であることを知っている、"A"、"B"、および "C"の間の補間にいくらか興味があります。
- "データ"。サンプル内のサブサンプル内の位置で行われた実際の測定値。
私はデータをプロットすることで簡単なグラフビルダーを作りました。グループYをサブサンプルに対して配置し、サンプルをオーバーレイします。プロット（Sample変数のかなり小さい部分集合上）は次のようになります。
並列プロットも頭に浮かぶでしょう、そしてSplitプラットフォームへの単純な呼び出しとGraph Builderでのちょっとした努力で、私はこれを思いつくことができます：
好奇心旺盛ですが、このプロットを取得するためのJSLは次のようになります。
Graph Builder(
Variables(
X( :C 2 ), X( :B 2, Position( 1 ) ), X( :A 2, Position( 1 ) ),
X( :C 3 ), X( :B 3, Position( 2 ) ), X( :A 3, Position( 2 ) ),
X( :C 4 ), X( :B 4, Position( 3 ) ), X( :A 4, Position( 3 ) )
),
Elements( Position( 1, 1 ), Parallel( X( 1 ), X( 2 ), X( 3 ), Legend( 8 ), Curve Lines( 1 ) ) ),
Elements( Position( 2, 1 ), Parallel( X( 1 ), X( 2 ), X( 3 ), Legend( 7 ), Curve Lines( 1 ) ) ),
Elements( Position( 3, 1 ), Parallel( X( 1 ), X( 2 ), X( 3 ), Legend( 6 ), Curve Lines( 1 ) ) )
);
しかし、実際にはどちらのプロットにも必要な機能がすべてあるわけではありません。
- 平行プロットは、グラフを横に並べて表示します（まるで私がグループXを使っていたかのように）。前に示したように、サブサンプルをグループYのような動作で垂直に配置したいのです。
- 私のPosition（A、B、C）は基礎となる数値次元を表すので、（今のところ）2次モデルを仮定し、AとCの間のさまざまな位置で内挿したいと思います。Graph BuilderでSmoother要素を使用するXアプローチはこれをうまく行います。パラレルプロットは、各平行軸間のロジスティック関数のように曲線を描くことを主張します。
- グラフ内のすべてのサンプルに一定の色が必要です。凡例をダブルクリックしてYとYの色を設定するのは比較的簡単です。Xのアプローチ、それは少し退屈でJSLでやろうと思えばうまくいかない。（基本的に、ループを実行し、各サンプルのcolorプロパティをGraph Builderの式に挿入する必要があります。）
- 平均予測線（実線、太線）を追加します。どちらの方法もこの能力を持っていないようです。Parallelをどこから始めればいいのかさえわかりません。Y対 XIは単にData列をもう一度Y軸にドラッグすることを考えましたが、ここでの問題は両方のバージョンのDataがOverlayプロパティを尊重したいということです。他のビューではなく片方のビューでオーバーレイを機能させる方法を理解することはできません。
- 理想的には、サンプルを選択してプロット内で3つすべてのサブサンプルをハイライトさせることができます。これは次のようなものです。
これはパラレルビューでは機能しますが、Y対 X view各サンプルは9行のデータで表されます（3つのサブサンプル* 3つの位置）。そのプロットの線の1つをクリックすると、JMPは3つの位置にわたってハイライト表示されますが、グループYは私のサンプルIDとして表示されるため、JMPは他の2つのサブサンプルをハイライト表示させます。これはおそらく私が文章を書くのに最も難しい基準です。 - 率直に言って、私は測定値の変動性と範囲外のサンプル、あるいはサンプル内の範囲外のサブサンプルを識別することに関して追加の質問があるかもしれないと思いますか？私はこれらのアプローチのどちらかが私をそこに導いてくれるかどうかわからない。
JMP 14にはFunctional Data Explorerがあることは知っていますが、ここにある入れ子構造でうまくいくかどうか、またサブサンプルごとに3つの測定しかないという事実もわかりません...
他にどのような選択肢を検討する必要がありますか？
再：Y対X、または平行プロット、または何か他のもの？私たちはこの方向に向かっているのを見ています。このようにしてサンプル間で何が起こっているのかを実際に理解するのは、やや難しいことです（つまり、サンプル3がサンプル2に対してどのように実際に収まるのでしょうか）。
私のデータがどのように編成されているかについてもいくらかの誤解があるので、私は同様にモックデータテーブルを修正しました。
ここでモックデータテーブルと私の現在のプロファイラー分析を見てください。とにかくスタートです。
New Table( "mock data",
Add Rows( 1800 * 9 ),
New Column( "sample", Numeric, "Nominal", Format( "Best", 12 ), Formula( Sequence( 1, 1801, 1, 9 ) ) ),
New Column( "subsample", Numeric, "Nominal", Format( "Best", 12 ), Formula( Sequence( 1, 3, 1, 3 ) ) ),
New Column( "location", Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ), Formula( Sequence( 1, 3 ) ) ),
New Column( "Data", Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ), Formula( Abs( Random Normal() * :location ^ 2 ) ) )
);
Fit Model(
Y( :Data ),
Effects( :subsample, :location, :subsample * :location, :location * :location, :subsample * :location * :location ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Minimal Report" ),
Run(
Profiler( 1 ),
:Data << {Effect Summary( 0 ), Summary of Fit( 0 ), Analysis of Variance( 0 ), Parameter Estimates( 0 ),
Effect Tests( 0 ), Effect Details( 0 ), Lack of Fit( 0 ), Scaled Estimates( 0 ), Plot Actual by Predicted( 0 ),
Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Studentized Residuals( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 ),
Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ), Box Cox Y Transformation( 0 )},
Automatic Recalc( 1 )
),
Local Data Filter(
Add Filter( columns( :sample ), Where( :sample == 1 ), Display( :sample, Size( 224, 315 ), List Display ) )
)
);再：Y対X、または平行プロット、または何か他のもの？したがって、これはかなり異なるアプローチです。
まず最初に、あなたの居場所を文字からそれが表す実際の値に変えることです。
今度はfitモデルを使ってみてください。データはあなたのYであり、あなたのX'xはこれらの効果です。
ランを打つ前に、Bの位置がAとCの中間にない場合は、赤の三角メニューから「中心多項式」をオフにします。
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効果
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位置*サブサンプル
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場所*場所
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ロケーション
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サブサンプル
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この一連の項は、位置の2次式（位置は文字ではなく連続した数字であることを確認してください）、次に位置とサブサンプルの主な効果と相互作用によってサブサンプルの各レベルに対して独立した勾配と切片ができます。
これはプロファイラの図です。 （私は3つの場所から1800サンプルをモックアップしました、3つの各セットはサブサンプルです）
予測プロファイラー
そのため、グラフから補間できますが、予測式をデータテーブルに保存すると、他の位置も補間できます。式をチェックしてください。 各サブサンプルの係数が含まれているため、この種の厄介です。
//Mock Data Table
New Table( "mock data",
Add Rows( 1800 ),
New Column( "sample", Numeric, "Nominal", Format( "Best", 12 ), Formula( Sequence( 1, 1801 ) ) ),
New Column( "subsample", Numeric, "Nominal", Format( "Best", 12 ), Formula( Sequence( 1, 601, 1, 3 ) ) ),
New Column( "location", Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ), Formula( Sequence( 1, 3 ) ) ),
New Column( "Data",Numeric,"Continuous",Format( "Best", 12 ),Formula( Abs( Random Normal() * :location ^ 2 ) )
)
);
