特定の行と列のデータを使用した分析こんにちは、みんな、
いくつかのバッチのデータがあり、各バッチには異なるストリームがあります(したがって、各行にはバッチ内の特定のストリームに対して異なるパラメータがあります)。 すべてのバッチ内の特定のストリームの収量などに影響を与えるパラメーターを見つけたいと考えています。 この作業は簡単ではないようです。 私の友人 (@ressel) が示した 1 つの方法は、新しいテーブルでデータ フィルターを使用して特定のストリームのデータを抽出し、そのジョブを実行することでした。 他にアイデアがある人はいますか？
必要なものを説明できたことを確認するために、ここに表内のデータを図示します。
P1 P2 P3 P4 Y
B1 S1 × × × × ×
B1 S2 × × × × ×
B1 S3 - - - - ×
B2 S1 × × × × -
B2 S2 × × × × ×
B2 S3 - - - - ×
ここで私が探しているのは、S1 の P1 と S2 の P2 が S3 の Y に与える影響を見ることです。 ここで、S1 と S2 を選択すると、興味のない Y が取得され、S3 を選択すると、必要な場所の P1 と P2 にアクセスできなくなります。
PS: 探しているもののサンプル ファイルを追加しました: ストリーム 8 のタンパク質収量に対するストリーム 1、3、5 の粉砕時間とストリーム 2 と 4 の洗浄時間の影響を評価し、モデルを作成して計算します。パラメータとその重要性
消費者および市場調査Re: 特定の行と列のデータを使用した分析@ハミッド、叫び声が表示されなかったため、最初の投稿を見逃していました。 これが見えますか？ 昨日のセッションがお役に立てば幸いです。 良い一日を。
Re: 特定の行と列のデータを使用した分析なぜこれほど多くのサブセット分析を行う必要があるのか、私は少し混乱しています。 多くの場合、Batch、Stream、P1、P2、P3、および P4 を入力として使用して単一モデルを近似し、それらが Y にどのような影響を与えるかを確認する方が良いでしょう。 JMP は、値が欠落している行を自動的に無視します。 利用可能なすべてのデータを使用した 1 つの分析。 通常、それが最善のアプローチです。
S1 に Y=f(P1) を指定したいようです。 S2 の場合は Y=f(P2) など。 私が正しく理解していれば、これらの手順であなたの要求を満たすことができると思います。 説明するために、あなたの例に一致するいくつかのデータを作成し、分析用のスクリプトを添付しました。
「分析」>「Y を X に合わせる」を選択します。
YにはYを指定します。 X として P1 を選択します。
[二変量フィット] の赤い三角ボタンから、[線のフィット] を選択します (これが実行したい分析であると仮定します)。
二変量フィットの赤い三角ボタンに戻り、ローカル データ フィルターを選択します。
[ローカル データ フィルター] セクションで、[バッチとストリーム] を強調表示し、[+] をクリックします。
バッチとストリームの任意の組み合わせを選択できるようになり、JMP はそのサブグループの分析を更新します。 元の投稿でモックアップした 6 行を使用すると、多くのサブセットに対して回帰を実行するのに十分なデータが得られないことに注意してください。 したがって、モックアップよりも多くのデータが得られることを願っています。
ここで、P1 を別の P# 列に切り替えるには、次の操作を行います。
BIVARIATE の赤い三角ボタンに戻り、[やり直し] > [列スイッチャー] を選択します。
表示されるダイアログで「P1」を選択し、「OK」をクリックします。
次のダイアログで、P1 ～ P4 を選択し、「OK」をクリックします。
別の P# をクリックすると、解析の X 軸が自動的に切り替わります。
これでご要望のものが得られると思いますが、複数の分析ではなく単一の分析とデータの「サブセット化」を検討することをお勧めします。
Re: 特定の行と列のデータを使用した分析ご返信ありがとうございます、ダンさん。 もう少しわかりやすくするために、その後の表とテキストを変更しました。 あなたが言ったことをしようとしましたが、フィルターを追加すると、あなたが参照している列スイッチャーが見つかりません。 また、フィルターを追加しても、これらの S3 での P1 の読み取り値がないため、プロット上で何の意味も得られません。
また、探している内容の説明を含むサンプル ファイルを追加しました。
Re: 特定の行と列のデータを使用した分析あなたが何をしたいのか正確に理解できるかわかりません。 私の理解では、P1、P2、P3、および P4 はプロセス変数です。 データテーブルにも実際の応答（Y）があると仮定します。 プロセス変数は応答に影響を与えます。 各バッチおよび/またはストリームのプロセス変数の影響を測定したいと考えています。
データ フィルターを使用している場合は、新しいテーブルを作成する必要はありません。 ただし、データ フィルターと列スイッチャーを組み合わせればうまくいくはずです。
Y と P の 1 つについて、すべてのデータ (すべてのバッチとすべてのストリーム) に対して分析を実行します。 P1としましょう。 赤い三角形から、バッチとストリームのローカル フィルターを追加します。 この分析に必要なバッチとストリームの組み合わせを選択できるようになりました。 次に、赤い三角形に戻り、列スイッチャーを追加します。 切り替える列として P1 を指定し、切り替え先となる列として P1 ～ P4 を指定します。 これで、分析に使用するバッチ、ストリーム、および P1 ～ P4 を指定できるようになりました。
