J'ai une question. Pourquoi JMP Bivaruate ne distingue-t-il pas les données de la même manière que le graphique de superposition ? Dans le tracé superposé, un faible nombre de points de données apparaît toujours devant. afin que vous puissiez voir clairement et distinctement tous les points de données des différentes légendes. Mais Bivariate est conçu de manière à ce qu'un petit nombre de points de données soient toujours cachés.
mais d'un autre côté, le graphique de superposition ne fournit pas d'options comme dans Bivariate (beaucoup de lignes d'ajustement différentes, par exemple). JMP est tellement ennuyeux et manque l'évidence de la partie créatrice de JMP.
Assez juste, @ram_asra_gmail_ ! Si je peux penser à autre chose, je ne manquerai pas de vous le faire savoir.
Soit dit en passant, juste pour clarifier un point soulevé ailleurs (et parce que je pense que cela pourrait vous intéresser), la superposition de points dans Fit Y by X Bivariate n'est pas simplement aléatoire, mais dessinée de gauche à droite.Ceci est plus facile à voir si vous tracez les points (graphique de clic droit> mode de dessin de marqueur> souligné), puis les agrandissez (graphique de clic droit> taille du marqueur> autre> 15+):
@julien
Salut @ram_asra_gmail_ ,
Je pense que je comprends maintenant ce que vous décrivez, mais permettez-moi de le répéter pour être sûr. Le tracé de superposition donne un résultat comme celui-ci :
Open( "$SAMPLE_DATA\Semiconductor Capability.jmp" );
Overlay Plot( X( :NPN2 ), Y( :NPN1 ), Grouping( :SITE ), Overlay Groups, :NPN1( Connect Color( 40 ), Overlay Marker( 8 ) ) );
Ce que vous préférez, car les marqueurs de chaque groupe (site dans votre exemple) existent dans des couches empilées les unes sur les autres. En d'autres termes, tous les marqueurs du site 5 seront dessinés au-dessus des marqueurs du site 4, qui seront tous dessinés au-dessus des marqueurs du site 3, etc. Comme vous l'avez remarqué, Graph Builder fait la même chose :
Open( "$SAMPLE_DATA\Semiconductor Capability.jmp" );
Graph Builder( Show Control Panel( 0 ),
Variables( X( :NPN2 ), Y( :NPN1 ), Overlay( :SITE ) ),
Elements( Points( X, Y, Legend( 5 ) ) )
);
Cependant, pour des raisons que je vais clarifier dans un instant, Bivariate from Fit Y by X ne fait pas cela :
Open( "$SAMPLE_DATA\Semiconductor Capability.jmp" );
Bivariate( Y( :NPN1 ), X( :NPN2 ), SendToReport( Dispatch( {}, "Bivar Plot", FrameBox, {Row Legend( SITE )} ) ) );
Je peux certainement voir comment vous pourriez préférer ce que font Overlay Plot et Graph Builder ! Permettez-moi d'essayer d'expliquer pourquoi ces plates-formes diffèrent, puis de proposer quelques suggestions qui, je l'espère, vous aideront.
La raison de la différence entre ces plates-formes est que Overlay Plot et Graph Builder, étant spécialement conçus pour traiter plus de deux variables, dessinent les marqueurs dans des couches basées sur la variable sus-jacente. Vous pouvez le voir par vous-même si vous faites un clic droit> personnalisez l'un des tracés. Graph Builder et Overlay Plot ressembleront à ceci :
Et Fit Y by X (bivarié) ressemblera à ceci :
Remarquez les cinq couches de marqueurs dans Graph Builder / Overlap Plot (une pour chaque site) ? Ces calques contrôlent l'ordre de dessin, et donc l'ordre de chevauchement. Notez qu'il n'y a qu'un seul calque de marqueur pour Fit Y by X, ce qui signifie que les points, lorsqu'ils sont dessinés, ne peuvent pas respecter la superposition par rapport à une autre variable. Lorsque vous créez une légende de ligne comme vous l'avez fait dans Ajuster Y par X (clic droit > légende de ligne), JMP fournit une légende qui vous permet de colorer ou de marquer les points, mais cela ne change pas fondamentalement le comportement de dessin de la plate-forme. Après tout, Fit Y by X est conçu pour un y et un x, comme son nom l'indique, ce qui signifie qu'il n'est pas conçu pour dessiner les marqueurs en couches, même si vous avez une légende pour les identifier. Je suis donc désolé de dire qu'il n'y a pas de solution rapide (à ma connaissance) pour forcer un graphique Fit Y by X Bivariate à dessiner les points dans des couches telles que Graph Builder et Overlay Plot.
J'ai promis quelques suggestions. Je suppose que vous utilisez Fit Y by X pour les analyses, donc ma première suggestion est de faire tout travail d'analyse dans Fit Y by X dont vous avez besoin, mais utilisez ensuite Graph Builder pour créer votre visuel final que vous partagez avec d'autres . C'est ainsi que je travaille la plupart du temps - même si j'apprécie Fit Y by X (et d'autres plates-formes), j'ai un contrôle créatif beaucoup plus grand sur les graphiques que je crée dans Graph Builder, c'est donc mon préféré. outil pour faire un graphique que j'ai l'intention de partager. Cela ne ressemble peut-être pas tant à une solution qu'à une incitation à utiliser une autre partie de JMP, mais parfois, c'est vraiment la meilleure solution !
Une autre option consiste à tirer parti de la variable By lors du lancement de Fit Y by X, par exemple :
Open( "$SAMPLE_DATA\Semiconductor Capability.jmp" );
Bivariate( Y( :NPN1 ), X( :NPN2 ), By( :SITE ) );
Certes, ce n'est pas la même chose car cela vous donnera des tracés séparés et des modèles d'ajustement séparés par groupe. Mais, avec un grand nombre de points qui se chevauchent et ce qui semble être un réel besoin d'en voir des particuliers, c'est peut-être une option ?
Enfin, s'il est nécessaire de conserver toutes les lignes ensemble pour l'analyse, mais que vous avez besoin de voir les points séparément pour chaque groupe, un filtre de données local, avec uniquement "Afficher" coché, peut faire l'affaire.
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 )
)
)
);
Cela vous permet de basculer entre les niveaux de la variable de regroupement pour voir tous les points non occultés, mais comme "Inclure" n'est pas coché, le filtre de données local n'affecte pas les lignes disponibles pour l'analyse.
J'espère que quelque chose ici aide un peu, et j'espère aussi que cela clarifie un peu pourquoi jmp se comporte comme il le fait.
@julien
malheureusement, je ne peux pas télécharger la photo. mais ci-dessous est le jsl. si vous exécutez, il montrera une différence claire entre bivariat et Ovlay (et superposition dans grph builder). il montrera comment les données de différents groupes sont simplement mélangées de manière aléatoire en bivarié au lieu d'un niveau clair défini en superposition.
Merci
RAM
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 ) )
);