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Y 대 X, 또는 병렬 플롯 또는 다른 것?

내가 원하는 방식으로 시각화하는 데 어려움을 겪고있는 일련의 데이터가 있습니다.

이 데이터를 가장 간단하게 표현하면 다음과 같은 네 개의 데이터 열이 있습니다.

• "견본". 현재 데이터에는 약 1800 개의 샘플이 있습니다.
• "서브 샘플". 이 이름은 "2", "3"및 "4"로 지정됩니다. 내 1800 개의 샘플에는 각각이 세 개의 하위 샘플이 있습니다.
• "위치". 이러한 이름은 "A", "B"및 "C"이지만 실제로는 하위 샘플의 특정 위치에서 측정 된 특정 숫자 위치에 부여 된 이름입니다. 서브 샘플을 1 인치 길이의 스틱으로 생각하십시오. 위치 "A"는 서브 샘플에 1 / 4-inch, 서브 샘플에는 "B", 서브 샘플에는 3/4 인치가 될 수 있습니다. 나는 "A", "B", "C"사이의 보간법에 관심이있다. 지금은 2 차 관계를 가정하고 이것이 근사치라는 것을 알고있다.
• "데이터". 샘플 내의 서브 샘플 내의 위치에서 취해진 실제 측정. 

데이터를 플롯하여 간단한 그래프 빌더를 만들었습니다. 서브 샘플에 대해 그룹 Y를 사용하고 샘플을 중첩합니다. 줄거리 (Sample 변수의 다른 부분 집합)는 다음과 같습니다.

 

병렬 플롯도 고려해야하며, Split 플랫폼에 대한 간단한 호출과 그래프 빌더에서 약간의 노력으로이 문제를 해결할 수 있습니다.

궁금한 점이 있으면이 줄거리를 얻는 JSL이 다음과 같이 보입니다.

 

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 ) ) )
);

그러나 실제로 모든 줄거리는 내가 원하는 모든 기능을 가지고 있습니다.

• 병렬 플롯은 (그룹 X를 사용하는 것처럼) 그래프를 나란히 배치합니다. 앞서 살펴본 것처럼, 그룹 Y와 같은 행동으로 세로로 배치 된 하위 샘플을 원합니다.
• 내 위치 (A, B, C)는 기본 숫자 차원을 나타내므로 2 차 모델을 가정하고 A와 C 사이의 다양한 위치에서 보간하고 싶습니다. Y vs. 그래프 빌더에서 Smoother 요소를 사용하는 X 접근 방식을 사용하면이 작업을 효율적으로 수행 할 수 있습니다. Parallel Plot은 커브를 각 평행 축 간의 로지 션 함수와 유사하게 렌더링하려고합니다.
• 그래프의 모든 샘플에 대해 일정한 색상을 원합니다. 범례를 두 번 클릭하고 Y 대 색상을 설정하는 것이 상대적으로 쉽지만 X 접근 방식을 사용하면 다소 지루하고 JSL에서 수행하려는 경우 일반화되지 않습니다. 기본적으로 루프를 실행하고 각 샘플의 color 속성을 Graph Builder 식에 삽입해야합니다.
• 평균 예측 선 (단색, 두꺼운 검정 선)을 추가하고 싶습니다. 어느 방법도이 능력을 가진 것으로 보이지 않습니다. Parallel에서 어디서부터 시작할 지조차 알지 못합니다. Y 대 XI는 데이터 열을 다시 Y 축으로 드래그하는 것에 대해 생각했지만 두 가지 버전의 데이터가 오버레이 속성을 존중해야한다는 점에서 문제가 있습니다. 오버레이 작업을 뷰 중 하나에서 수행하는 방법과 다른 작업에서 오버레이 작업을 수행하는 방법을 이해할 수 없습니다.
• 이상적으로 샘플을 선택하고 다음 세 가지 서브 샘플 모두를 플롯에서 강조 표시하고 싶습니다.
  
  이것은 병렬보기에서 작동하지만 Y vs. X보기 각 샘플은 9 행의 데이터로 표시됩니다 (3 개의 서브 샘플 * 3 위치). 해당 플롯에서 선들 중 하나를 클릭하면 JMP가 3 개 위치를 통해 강조 표시되지만 JMP는 그룹 Y가 내 샘플 식별자로 간주되기 때문에 다른 두 개의 하위 표식을 강조 표시하려고하지 않습니다. 이것은 아마도 내가 쓰는 가장 어려운 기준 일 것입니다.
• 솔직하게 나는 측정의 다양성에 관한 추가 질문이 있거나 외래 표본 또는 외래 표본을 심지어 표본 안에서 식별 할 수 있다고 생각합니다. 나는이 접근법들 중 하나가 나를 거기로 데려다 줄지 확신하지 못한다.

나는 JMP 14가 Functional Data Explorer를 가질 것이지만, 여기에있는 중첩 된 구조와 서브 샘플 당 단지 3 개의 측정 값이 있다는 사실을 확신하지 못한다.

다른 옵션은 무엇입니까?

 

다시 : Y 대 X, 또는 병렬 플롯, 또는 뭔가?

우리는이 방향으로 가고 있습니다. 이런 식으로 샘플에서 샘플로 진행되는 작업을 실제로 이해하는 것은 다소 어려운 일입니다 (즉, 샘플 1은 샘플 3과 비교하여 샘플 2에 비해 실제로 어디에 적합합니까?).

내 데이터가 어떻게 구성되어 있는지에 대한 오해가 있기 때문에 모의 데이터 테이블도 수정했습니다.

모의 데이터 테이블과 현재 Profiler 분석을보십시오. 어쨌든 시작입니다.

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 ) )
 )
);

다시 : Y 대 X, 또는 병렬 플롯, 또는 뭔가?

그래서 이것은 꽤 다른 접근법입니다.

먼저 문자에서 실제 값으로 위치를 변경하는 것입니다.

 

이제 적합 모델을 사용해보십시오. 데이터가 Y이고 X'x가 이러한 효과입니다.

런을 치기 전에 B 위치가 A와 C의 중간에 있지 않으면 빨간색 삼각형 메뉴에서 "가운데 다항식"을 끄십시오 

효과

위치 * 하위 샘플

위치 * 위치

위치

서브 샘플

이 용어 세트는 위치에 대해 2 차 방정식을 제공합니다 (위치가 문자가 아닌 숫자로 연속적인지 확인하십시오). 그러면 위치 및 하위 샘플과 상호 작용에 대한 주요 효과는 하위 샘플의 각 레벨에 대해 독립적 인 기울기 및 절편을 허용합니다. 

 

 

이것은 프로필러 수치입니다.  (나는 세 곳에서 1800 개의 샘플을 조롱했다. 각 세 세트는 서브 샘플이다)

예측 프로파일 러

따라서 그래프에서 보간 할 수 있지만 예측 수식을 데이터 테이블에 저장하면 다른 poisition을 보간 할 수 있습니다. 수식을 확인하십시오.  그것은 서브 샘플 각각에 대한 계수를 포함하고 있기 때문에 괴상한 것입니다.

 

//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 ) )
 )
);