Tengo una pregunta. ¿Por qué JMP Bivaruate no distingue los datos de la misma manera que lo hace el gráfico de superposición? En el gráfico de superposición, siempre se muestra un número bajo de puntos de datos al frente. para que pueda ver todos los puntos de datos para diferentes leyendas de forma clara y distintiva. Pero Bivariate está cableado de manera que una pequeña cantidad de puntos de datos siempre se escondía debajo.
pero, por otro lado, el gráfico de superposición no proporciona opciones como en Bivariate (muchas líneas de ajuste diferentes, por ejemplo). JMP es tan molesto y pierde la obviedad en la parte del creador de JMP.
Me parece bien, @ram_asra_gmail_ ! Si se me ocurre algo más, me aseguraré de hacértelo saber.
Por cierto, solo para aclarar un punto mencionado en otro lugar (y porque creo que podría estar interesado), la superposición de puntos en Fit Y by X Bivariate no es simplemente aleatoria, sino que se dibuja de izquierda a derecha.Esto se ve más fácilmente si delinea los puntos (clic derecho en el gráfico > modo de dibujo de marcador > delineado) y luego los hace más grandes (clic derecho en el gráfico > tamaño del marcador > otro > 15+):
@Julian
Hola @ram_asra_gmail_ ,
Creo que ahora entiendo lo que estabas describiendo, pero déjame reiterarlo para estar seguro. El gráfico de superposición ofrece un resultado como este:
Open( "$SAMPLE_DATA\Semiconductor Capability.jmp" );
Overlay Plot( X( :NPN2 ), Y( :NPN1 ), Grouping( :SITE ), Overlay Groups, :NPN1( Connect Color( 40 ), Overlay Marker( 8 ) ) );
Lo que prefiera, porque los marcadores para cada grupo (sitio en su ejemplo) existen en capas apiladas una encima de la otra. En otras palabras, todos los marcadores del Sitio 5 se dibujarán encima de los marcadores del Sitio 4, los cuales se dibujarán encima de los marcadores del Sitio 3, etc. Como notó, Graph Builder hace lo mismo:
Open( "$SAMPLE_DATA\Semiconductor Capability.jmp" );
Graph Builder( Show Control Panel( 0 ),
Variables( X( :NPN2 ), Y( :NPN1 ), Overlay( :SITE ) ),
Elements( Points( X, Y, Legend( 5 ) ) )
);
Sin embargo, por razones que aclararé en un segundo, Bivariate from Fit Y by X no hace esto:
Open( "$SAMPLE_DATA\Semiconductor Capability.jmp" );
Bivariate( Y( :NPN1 ), X( :NPN2 ), SendToReport( Dispatch( {}, "Bivar Plot", FrameBox, {Row Legend( SITE )} ) ) );
¡Ciertamente puedo ver cómo podría preferir lo que están haciendo Overlay Plot y Graph Builder! Permítanme tratar de explicar por qué estas plataformas difieren y luego ofrecer algunas sugerencias que espero ayuden.
La razón de la diferencia en estas plataformas es que Overlay Plot y Graph Builder, que se construyeron a propósito para tratar con más de dos variables, dibujan los marcadores en capas en función de la variable superpuesta. Puede ver esto por sí mismo si hace clic con el botón derecho en > personalizar cualquiera de los gráficos. Graph Builder y Overlay Plot se verán así:
Y Fit Y by X (bivariado) se verá así:
¿Observe las cinco capas de marcador en Graph Builder / Overlap Plot (una para cada sitio)? Esas capas controlan el orden de dibujo y, por lo tanto, el orden de superposición. Tenga en cuenta que solo hay una capa de marcador para Ajustar Y por X, lo que a su vez significa que los puntos, cuando se dibujan, no pueden respetar las capas con respecto a otra variable. Cuando crea una leyenda de fila como lo hizo en Ajustar Y por X (clic con el botón derecho > leyenda de fila), JMP proporciona una leyenda que le permite colorear o marcar los puntos, pero esto no cambia fundamentalmente el comportamiento de dibujo de la plataforma. Después de todo, Fit Y by X está diseñado para una y y una x, como su nombre lo indica, lo que significa que no está diseñado para dibujar los marcadores en capas, incluso si tiene una leyenda para identificarlos. Así que lamento decir que no existe una solución rápida (que yo sepa) para forzar un gráfico bivariante Ajustar Y por X para dibujar los puntos en capas como Graph Builder y Overlay Plot.
Prometí algunas sugerencias. Supongo que está utilizando Fit Y by X para los análisis, por lo que mi primera sugerencia es hacer cualquier trabajo de análisis en Fit Y by X que necesite, pero luego use Graph Builder para crear su imagen final que está compartiendo con otros. . Así es como trabajo la mayor parte del tiempo: por mucho que disfruto de Fit Y by X (y otras plataformas), tengo un control creativo mucho mayor sobre los gráficos que hago en Graph Builder, por lo que es mi opción. herramienta para hacer un gráfico que planeo compartir. Puede que esto no suene tanto como una solución como un impulso para usar una parte diferente de JMP, ¡pero a veces esa realmente ES la mejor solución!
Otra opción es aprovechar Por Variable al ejecutar Ajustar Y por X, por ejemplo:
Open( "$SAMPLE_DATA\Semiconductor Capability.jmp" );
Bivariate( Y( :NPN1 ), X( :NPN2 ), By( :SITE ) );
Es cierto que esto no es lo mismo, ya que le dará gráficos separados y modelos separados de ajuste por grupo. Pero, con una gran cantidad de puntos superpuestos y lo que parece una necesidad real de ver algunos en particular, ¿quizás esta sea una opción?
Finalmente, si es necesario mantener todas las filas juntas para el análisis, pero necesita ver los puntos por separado para cada grupo, un Filtro de datos locales, con solo "Mostrar" marcado, podría ser la solución.
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 )
)
)
);
Esto le permite alternar entre los niveles de la variable de agrupación para ver todos los puntos sin ocluir, pero dado que "Incluir" no está marcado, el filtro de datos local no afecta qué filas están disponibles para el análisis.
Espero que algo aquí ayude un poco, y también espero que brinde un poco de claridad sobre por qué jmp se está comportando de la manera que lo hace.
@Julian
desafortunadamente, no puedo subir una foto. pero debajo está el jsl. si ejecuta, mostrará una clara diferencia entre bivariante y Ovlay (y superposición en el generador de gráficos). mostrará cómo los datos para diferentes grupos se mezclan aleatoriamente en bivariados en lugar de un nivel claro definido en la superposición.
Gracias
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 ) )
);