检查两个分类变量之间的关系之间的平滑线是否更平滑？你好Jmp-folks：
我喜欢图形生成器上平滑线的功能。我看到这个更平滑的行在分类变量中可用
我觉得特别有趣。
当您将鼠标悬停在图标上以获得更平滑的线条时，它表示最适合连续变量
用它来检验三个分类变量的关系是否有意义？
如果是，您如何解释此图表？
有没有可用的例子？
变量有三个：
学术上的咄咄逼人：可能或不可能
gpa表现
和结果损耗（辍学与否）
感谢惊人的“保存脚本选项”
这是脚本：
图形生成器（
变量（X（：GPA），Y（：Academic_Unprepared），叠加（：磨损）），
元素（平滑（X，Y，图例（7）））
）;
Re：检查两个分类变量之间关系的平滑线？真有效！谢谢你这个很棒的解释
Re：检查两个分类变量之间关系的平滑线？你好 @triunk ，
有时这可能很有用，尤其是当您的X变量是序数（具有自然顺序）时。您所看到的是每个X级别的每个Y级别的观察比例的反映。例如，这是使用Consumer Preferences样本数据集的这样一个图：
我们可以很容易地看到报告学龄儿童的比例在整个生命周期中发生变化。但是，没有Y轴，这只能告诉我们一般的相对比例。看作马赛克图，我们可以获得更多信息：
那么，更顺畅的时候会有用吗？一个案例可能是当你重叠群体时，你的主要观点是简单地证明每个层次的Y的每个等级Y的比例差异对于那些覆盖群体。例如，再次使用消费者偏好数据集，如果我们按年龄观察学龄儿童，但对于那些来自和不来自大家庭的人来说分别如何： 
我已经关闭了积分，所以我们可以专注于更顺畅。在这种情况下，我们可以看到来自一个大家庭的人似乎更经常地有学龄儿童，并且在他们的生活中更早地这样做。当然还有其他方法来展示这一点，但你可以看到更顺畅的故事（只要你知道你所看到的）。
@julian
