Ho una domanda. perché JMP Bivaruate non distingue i dati allo stesso modo del grafico di sovrapposizione? Nel grafico sovrapposto, un numero basso di punti dati viene sempre visualizzato in primo piano. così puoi vedere tutti i punti dati per le diverse legende in modo chiaro e distinto. Ma Bivariate è wiered nel modo in cui un piccolo numero di punti dati è sempre stato nascosto sotto.
ma d'altra parte le matrici del grafico di sovrapposizione non forniscono opzioni come in Bivariate (molte linee di adattamento diverse, ad esempio). JMP è così fastidioso e manca l'ovvietà da parte del creatore di JMP.
Abbastanza giusto, @ram_asra_gmail_ ! Se mi viene in mente qualcos'altro sarò sicuro di farvi sapere.
A proposito, solo per chiarire un punto fatto da qualche altra parte (e perché penso che potresti essere interessato) la stratificazione dei punti in Fit Y by X Bivariate non è semplicemente casuale, ma disegnata da sinistra a destra.Questo è più facilmente visibile se si delineano i punti (tasto destro grafico > modalità disegno marcatore > delineato), e poi li si ingrandisce (tasto destro grafico > dimensione marcatore > altro > 15+):
@giuliano
CIAO @ram_asra_gmail_ ,
Penso di aver capito ora cosa stavi descrivendo, ma lascia che te lo ripeta per essere sicuro. Il grafico sovrapposto fornisce un risultato come questo:
Open( "$SAMPLE_DATA\Semiconductor Capability.jmp" );
Overlay Plot( X( :NPN2 ), Y( :NPN1 ), Grouping( :SITE ), Overlay Groups, :NPN1( Connect Color( 40 ), Overlay Marker( 8 ) ) );
Quale preferisci, perché i marcatori per ogni gruppo (sito nel tuo esempio) esistono in strati impilati uno sopra l'altro. In altre parole, tutti i marcatori del Sito 5 saranno disegnati sopra i marcatori del Sito 4, che saranno tutti disegnati sopra i marcatori del Sito 3, ecc. Come hai notato, Graph Builder fa la stessa cosa:
Open( "$SAMPLE_DATA\Semiconductor Capability.jmp" );
Graph Builder( Show Control Panel( 0 ),
Variables( X( :NPN2 ), Y( :NPN1 ), Overlay( :SITE ) ),
Elements( Points( X, Y, Legend( 5 ) ) )
);
Tuttavia, per ragioni che chiarirò in un secondo, Bivariate from Fit Y by X non fa questo:
Open( "$SAMPLE_DATA\Semiconductor Capability.jmp" );
Bivariate( Y( :NPN1 ), X( :NPN2 ), SendToReport( Dispatch( {}, "Bivar Plot", FrameBox, {Row Legend( SITE )} ) ) );
Posso certamente vedere come potresti preferire cosa stanno facendo Overlay Plot e Graph Builder! Vorrei provare a spiegare perché queste piattaforme differiscono e quindi offrire alcuni suggerimenti che spero possano essere d'aiuto.
La ragione della differenza in queste piattaforme è che Overlay Plot e Graph Builder, essendo costruiti appositamente per gestire più di due variabili, disegnano i marcatori in strati basati sulla variabile sovrastante. Puoi vederlo da solo se fai clic con il pulsante destro del mouse> personalizza uno qualsiasi dei grafici. Graph Builder e Overlay Plot avranno questo aspetto:
E Fit Y per X (bivariato) sarà simile a questo:
Hai notato i cinque livelli marcatore in Graph Builder / Overlap Plot (uno per ogni sito)? Questi livelli controllano l'ordine di visualizzazione e quindi l'ordine di sovrapposizione. Si noti che esiste un solo livello marcatore per Adatta Y per X, il che a sua volta significa che i punti, quando disegnati, non possono rispettare la stratificazione rispetto a un'altra variabile. Quando crei una legenda riga come hai fatto in Adatta Y per X (clic destro > legenda riga), JMP fornisce una legenda che ti consente di colorare o contrassegnare i punti, ma ciò non modifica sostanzialmente il comportamento di disegno della piattaforma. Dopotutto, Fit Y by X è progettato per una y e una x, come suggerisce il nome, il che significa che non è progettato per disegnare i marcatori a strati, anche se hai una legenda per identificarli. Quindi mi dispiace dirlo, non esiste una soluzione rapida (di cui sono a conoscenza) per forzare un grafico Fit Y by X Bivariate per disegnare i punti in livelli come Graph Builder e Overlay Plot.
Ho promesso alcuni suggerimenti. Presumo che tu stia utilizzando Fit Y by X per le analisi, quindi il mio primo suggerimento è di eseguire qualsiasi lavoro di analisi in Fit Y by X di cui hai bisogno, ma poi usa Graph Builder per creare la tua immagine finale che stai condividendo con altri . Questo è il modo in cui lavoro la maggior parte del tempo: per quanto mi piaccia Fit Y by X (e altre piattaforme), ho un controllo creativo molto maggiore sui grafici che sto creando in Graph Builder, quindi questo è il mio go-to strumento per creare un grafico che intendo condividere. Potrebbe non sembrare tanto una soluzione quanto una spinta a utilizzare una parte diversa di JMP, ma a volte è davvero la soluzione migliore!
Un'altra opzione è sfruttare la variabile By quando si avvia Fit Y by X, ad esempio:
Open( "$SAMPLE_DATA\Semiconductor Capability.jmp" );
Bivariate( Y( :NPN1 ), X( :NPN2 ), By( :SITE ) );
Certo, questa non è la stessa cosa che ti darà trame separate e modelli separati di adattamento per gruppo. Ma, con un gran numero di punti sovrapposti e quello che sembra un vero bisogno di vederne di particolari, forse questa è un'opzione?
Infine, se è necessario tenere insieme tutte le righe per l'analisi, ma è necessario vedere i punti separatamente per ciascun gruppo, un filtro dati locale, con solo "Mostra" selezionato potrebbe fare al caso tuo.
Open( "$SAMPLE_DATA\Semiconductor Capability.jmp" );
Bivariate(
Y( :NPN1 ),
X( :NPN2 ),
Automatic Recalc( 1 ),
Fit Line( {Line Color( {212, 73, 88} )} ),
Local Data Filter(
Mode( Include( 0 ) ),
Add Filter(
columns( :SITE ),
Where( :SITE == 5 ),
Display( :SITE, Size( 181, 85 ), List Display )
)
)
);
Ciò consente di passare da un livello all'altro della variabile di raggruppamento per visualizzare tutti i punti non occlusi, ma poiché "Includi" non è selezionato, il filtro dei dati locali non influisce sulle righe disponibili per l'analisi.
Spero che qualcosa qui aiuti un po ', e spero anche che dia un po' di chiarezza sul motivo per cui jmp si sta comportando in quel modo.
@giuliano
sfortunatamente, non posso caricare la foto. ma sotto c'è il jsl. se corri, mostrerà una chiara differenza tra bivariat e Ovlay (e overlay in grph builder). mostrerà come i dati per diversi gruppi sono mescolati in modo casuale in bivariato anziché in un livello chiaro definito in sovrapposizione.
Grazie
Ariete
open("C:\Program Files\SAS\JMP\14\Samples\Data\Semiconductor Capability.jmp");
Graph Builder(
Size( 450, 306 ),
Show Control Panel( 0 ),
Variables( X( :NPN2 ), Y( :NPN1 ), Overlay( :SITE ) ),
Elements( Points( X, Y, Legend( 5 ) ) )
);
Bivariate(
Y( :NPN1 ),
X( :NPN2 ),
Automatic Recalc( 1 ),
SendToReport(
Dispatch(
{},
"Bivar Plot",
FrameBox,
{Row Legend(
SITE,
Color( 1 ),
Color Theme(
{"My_Color", 8193, {{53, 171, 50}, {255, 0, 0}, {33, 53, 237},
{225, 225, 0}, {160, 66, 255}, {255, 128, 0}, {150, 128, 0},
{166, 166, 166}}}
),
Marker( 0 ),
Marker Theme( "" ),
Continuous Scale( 0 ),
Reverse Scale( 0 ),
Excluded Rows( 0 )
)}
)
)
);
Overlay Plot(
X( :NPN2 ),
Y( :NPN1 ),
Grouping( :SITE ),
Overlay Groups,
:NPN1( Connect Color( 40 ), Overlay Marker( 8 ) )
);