你好,
我想根據我擁有的數據集創建多個控製圖。 到目前為止,我做了一個包含所有信息的示例,對其進行分類並根據我應用的功能創建一個新表。
從那裡,我需要創建一個控製圖但沒有空單元格。
我已經製作了一個我到目前為止所做的示例數據集,但我仍然無法弄清楚如何根據需要創建控製圖。
因此,基於示例數據集,我想要一個沒有 ID5 的測試 1、沒有 ID12 的測試 2 和 4 等等的控製圖。
本地數據過濾器將無法工作,因為我有超過 100 個 ID 號。在真實數據中,並希望自動完成。
謝謝您的幫助。
你好,
第一:要刪除丟失的內容,您應該選擇適當的列,在您的情況下為 result_2
data << Select Where( Is Missing( :result_2 ) ) << Delete Rows;
第二:您可以通過 JMP 基本功能(例如“按組”或“本地數據過濾器”)製作多個控製圖,請參閱完整腳本生成表和腳本中的示例“Xbar by”和“Xbar Local DF”。
BR
New Table( "test_controlchart",
Add Rows( 19 ),
Compress File When Saved( 1 ),
New Script(
"control chart",
data = Current Data Table();
data << Select Where( Is Missing( :test ) ) << Delete Rows;
data << deSelect;
data << Split(
Split By( :test ),
Split( :result_2 ),
Group( :ID ),
Remaining Columns( Drop All )
);
),
New Script(
"delete missing",
data = Current Data Table();
data << Select Where( Is Missing( :result_2 ) ) << Delete Rows;
data << deSelect;
),
New Script(
"XBar By",
Control Chart Builder(
by( :test ),
Size( 528, 454 ),
Show Control Panel( 0 ),
Show Capability( 0 ),
Variables( Subgroup( :ID ), Y( :result_2 ) )
)
),
New Script(
"XBar Local DF",
Control Chart Builder(
Size( 528, 454 ),
Show Control Panel( 0 ),
Show Capability( 0 ),
Variables( Subgroup( :ID ), Y( :result_2 ) ),
Local Data Filter(
Conditional,
Add Filter( columns( :test ), Where( :test == "Test1" ) )
)
)
),
New Column( "ID",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values( [1, 2, 3, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5] ),
Set Display Width( 48 )
),
New Column( "result_2",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values( [2, 4, 2, 5, ., 5, 1, 4, ., ., ., 8, ., 2, 1, ., ., 6, 3] ),
Set Display Width( 58 )
),
New Column( "method",
Character( 2 ),
"Nominal",
Set Values(
{"M1", "M2", "M3", "M2", "M3", "M1", "M2", "M3", "M1", "M2", "M3", "M1",
"M2", "M3", "M1", "M2", "M3", "M1", "M2"}
),
Set Display Width( 51 )
),
New Column( "test",
Character( 5 ),
"Nominal",
Formula(
If(
:method == "M1", "Test1",
:method == "M2", "Test2",
:method == "M3", "Test3",
""
)
),
Set Display Width( 49 )
)
)