¿Y vs X, o Parcela paralela, o algo más?Tengo un conjunto de datos que tengo problemas para visualizar de la manera que quiero.
En la versión más simple de estos datos, tengo cuatro columnas de datos:
- "Muestra". Tengo alrededor de 1800 muestras en los datos actuales.
- "Submuestra". Estos se denominan como "2", "3" y "4". Cada una de mis 1800 muestras tiene cada una de estas tres submuestras.
- "Posición". Estos se denominan "A", "B" y "C", pero en realidad son nombres dados a ubicaciones numéricas específicas medidas en ubicaciones particulares en la submuestra. Piense en la submuestra como un palo que mide una pulgada de largo. La ubicación "A" podría estar a 1/4 de pulgada en la submuestra, "B" podría estar a 1/2 pulgada en la submuestra, y "C" podría estar a 3/4 de pulgada en la submuestra. Tengo cierto interés en interpolar entre "A", "B" y "C", asumiendo por ahora una relación cuadrática y saber que esto es, en el mejor de los casos, una aproximación.
- "Datos". La medida real tomada en la posición dentro de la submuestra dentro de la muestra.
Hice un generador de gráficos simple al trazar datos vs. Posición, con el grupo Y contra la submuestra y superponiendo la muestra. La gráfica (tomada en un subconjunto MUCHO más pequeño de la variable Muestra) se parece a esto:
Los gráficos paralelos también vienen a la mente, y con una simple llamada a la plataforma Split y un poco de esfuerzo en el Graph Builder, puedo llegar a esto:
Para los curiosos, el JSL para obtener esta trama se parece a esto:
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 ) ) )
);
Pero realmente ninguna de las parcelas tiene todas las características que quiero.
- La gráfica paralela coloca los gráficos uno al lado del otro (como si estuviera usando el Grupo X). Como se mostró anteriormente, realmente quiero que la submuestra se coloque verticalmente con un comportamiento similar al del Grupo Y.
- Dado que mi Posición (A, B, C) representa una dimensión numérica subyacente, me gustaría asumir un modelo cuadrático (por ahora) e interpolar en varias posiciones entre A y C. La Y vs. El enfoque X que utiliza un elemento más suave en Graph Builder, lo hace bien. La gráfica paralela insiste en representar la curva más como una función logística entre cada eje paralelo.
- Quiero un color constante para todas las muestras en el gráfico. Si bien es relativamente fácil hacer doble clic en la leyenda y establecer el color en Y vs. Enfoque X, es un poco tedioso y no se generaliza bien si quiero hacerlo en JSL. (Esencialmente, tengo que ejecutar un bucle e insertar la propiedad de color para cada muestra en la expresión Graph Builder).
- Me gustaría agregar una línea de predicción media (línea negra más gruesa y sólida). Ninguno de los dos métodos parece tener esta habilidad. Ni siquiera sé por dónde empezar con Parallel. Para Y vs. XI pensó en simplemente arrastrar la columna de datos de nuevo en el eje Y, pero el problema aquí es que ambas versiones de los datos quieren respetar la propiedad de superposición. No puedo averiguar cómo hacer que la Superposición funcione en una de las vistas y no en la otra.
- Idealmente, me gustaría poder seleccionar una muestra y tener las tres submuestras resaltadas en la trama, algo como esto:
Esto funciona en la vista paralela, pero en la Y vs. La vista X de cada muestra se representa con 9 filas de datos (3 submuestras * 3 posiciones). Al hacer clic en una de las líneas de esa gráfica, JMP se resaltará en las 3 posiciones, pero JMP no tiene idea de que quiera resaltar las otras dos submuestras porque el Grupo Y se ve como mi identificador de muestra. Este es probablemente el criterio más difícil de poner por escrito. - Francamente, creo que puede haber preguntas adicionales sobre la variabilidad de las mediciones y la identificación de muestras externas, o incluso de submuestras externas dentro de una muestra. No estoy seguro de que ninguno de estos enfoques me lleve allí.
Sé que JMP 14 tendrá un Explorador de datos funcionales, pero no estoy seguro de que funcione con la estructura anidada que tengo aquí, y también el hecho de que solo hay tres mediciones por submuestra ...
¿Qué otras opciones debo tener en cuenta?
Re: Y vs X, o Parcela paralela, o algo más?Estamos mirando en esta dirección. Todavía es un tanto difícil entender realmente lo que está pasando de una muestra a otra de esta manera (es decir, ¿dónde encaja realmente la muestra 1 en relación con la muestra 2 en relación con la muestra 3?).
También hay algunos malentendidos en cómo se organizan mis datos, así que también he modificado la tabla de datos simulados.
Vea la tabla de datos simulados y mi análisis actual del Perfilador aquí. Es un comienzo, de todos modos.
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 ) )
)
);Re: Y vs X, o Parcela paralela, o algo más?Así que este es un enfoque muy diferente.
lo primero es cambiar su ubicación de una letra al valor real que representa.
Ahora trate de usar el modelo de ajuste. Los datos son tu Y y tu X'x son estos efectos.
Antes de ejecutar Run, si la posición B no está en el medio de A y C, desactive "polinomios centrales" en el menú de menú rojo
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Efectos
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ubicación * submuestra
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ubicación * ubicación
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ubicación
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submuestra
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Este conjunto de términos le dará la posición cuadrática para la ubicación (asegúrese de que la ubicación sea numérica continua, no una letra), luego los efectos principales para la ubicación y la submuestra más la interacción le permitirán tener una pendiente e intercepción independientes para cada nivel de la submuestra.
Esta es la figura del perfilador. (Me burlé de 1800 muestras, de tres ubicaciones, cada conjunto de tres es una submuestra)
Perfil de predicción
Por lo tanto, puede interpolar desde el gráfico, pero si guarda la fórmula de predicción en la tabla de datos, puede interpolar otras posiciones. Echa un vistazo a la fórmula. Es una especie de monstruosidad porque contiene coeficientes para cada una de las submuestras.
//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 ) )
)
);
