특정 행과 열의 데이터를 이용한 분석안녕하세요 여러분,
일부 배치에 대한 데이터가 있고 각 배치에는 서로 다른 스트림이 있습니다. 따라서 각 행에는 배치의 특정 스트림에 대해 서로 다른 매개변수가 있습니다. 모든 배치에서 특정 스트림의 생산량에 영향을 미치는 매개변수를 찾고 싶습니다. 이 작업은 간단하지 않은 것 같습니다. 내 친구(@ressel)가 보여준 한 가지 방법은 새 테이블에서 데이터 필터를 사용하여 특정 스트림에 대한 데이터를 추출한 다음 작업을 수행하는 것이었습니다. 다른 사람이 아이디어가 있나요?
내가 원하는 것이 무엇인지 확실히 설명하기 위해 다음 표에 내 데이터가 나와 있습니다.
P1 P2 P3 P4 예
B1 S1 x x x x x
B1 S2 x x x x x
B1 S3 - - - - x
B2 S1 x x x x -
B2 S2 x x x x x
B2 S3 - - - - x
내가 여기서 찾고 있는 것은 S1의 P1과 S2의 P2가 S3의 Y에 미치는 영향을 확인하는 것입니다. 여기서 S1, S2를 선택하면 관심 없는 Y가 나오고, S3를 선택하면 원하는 위치의 P1, P2에 접근할 수 없게 됩니다.
추신: 제가 찾고 있는 샘플 파일을 추가했습니다. 스트림 1, 3, 5의 밀링 시간과 스트림 2, 4의 세척 시간이 스트림 8의 단백질 생산량에 미치는 영향을 평가하고 모델을 만들고 계산합니다. 매개변수와 그 중요성
소비자 및 시장 조사Re: 특정 행과 열의 데이터를 이용한 분석@하미드 , 메시지가 표시되지 않아 초기 게시물을 놓쳤습니다. 이거 볼 수 있나요? 어제 세션이 도움이 되었기를 바랍니다. 좋은 하루 보내세요.
Re: 특정 행과 열의 데이터를 이용한 분석왜 그렇게 많은 부분 집합 분석을 하려는지 조금 혼란스럽습니다. Y에 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 Batch, Stream, P1, P2, P3 및 P4를 입력으로 사용하여 단일 모델을 피팅하는 것이 더 나은 경우가 많습니다. JMP는 누락된 값이 있는 행을 자동으로 무시합니다. 사용 가능한 모든 데이터를 사용한 단일 분석. 일반적으로 이것이 최선의 접근 방식입니다.
S1에 대해 Y=f(P1)을 갖고 싶은 것 같습니다. S2 등의 경우 Y=f(P2) 제가 제대로 이해한다면 이 단계들이 귀하의 요청을 충족시킬 것이라고 생각합니다. 설명을 위해 귀하의 예와 일치하는 일부 데이터를 구성하고 이를 분석용 스크립트와 함께 첨부했습니다.
분석 > X로 Y 적합을 선택합니다.
Y를 Y로 지정합니다. P1을 X로 선택합니다.
이변량 적합 빨간색 삼각형에서 적합선을 선택합니다(이것이 수행하려는 분석이라고 가정합니다).
Bivariate Fit 빨간색 삼각형으로 돌아가서 Local Data Filter를 선택합니다.
로컬 데이터 필터 섹션에서 배치 및 스트림을 강조 표시하고 "+"를 클릭합니다.
이제 배치 및 스트림 조합을 선택할 수 있으며 JMP는 해당 하위 그룹에 대한 분석을 업데이트합니다. 원래 게시물에서 모형으로 만든 6개 행을 사용하면 많은 하위 집합에 대해 회귀를 수행할 데이터가 충분하지 않습니다. 그러니 당신의 모형보다 더 많은 데이터가 있기를 바랍니다.
이제 P1을 다른 P# 열로 전환하려면 다음을 수행하십시오.
BIVARIATE 빨간색 삼각형으로 돌아가서 Redo > Column Switcher를 선택합니다.
나타나는 대화 상자에서 P1을 선택하고 확인을 클릭합니다.
다음 대화 상자에서 P1부터 P4까지 선택하고 확인을 클릭합니다.
다른 P#을 클릭하면 분석의 X축이 자동으로 전환됩니다.
이것이 귀하가 요청한 내용을 제공할 것이라고 믿습니다. 그러나 여러 분석과 데이터의 "하위 집합화"보다는 단일 분석을 고려하는 것이 좋습니다.
Re: 특정 행과 열의 데이터를 이용한 분석답장을 보내주셔서 감사합니다, 댄. 그 후에 테이블과 텍스트를 좀 더 명확하게 변경했습니다. 말씀하신대로 해보려고 했는데 필터를 추가했는데 말씀하신 열 전환기를 찾을 수 없습니다. 또한 필터를 추가하면 해당 S3에서 P1에 대한 판독값이 없기 때문에 플롯에서 어떤 점도 얻지 못합니다.
또한 내가 찾고 있는 내용에 대한 설명이 포함된 샘플 파일을 추가했습니다.
Re: 특정 행과 열의 데이터를 이용한 분석나는 당신이하고 싶은 일을 정확히 이해하고 있는지 잘 모르겠습니다. 제가 알기로 P1, P2, P3, P4는 프로세스 변수입니다. 데이터 테이블에도 실제 응답(Y)이 있다고 가정합니다. 프로세스 변수는 반응에 영향을 미칩니다. 각 배치 및/또는 스트림에 대한 프로세스 변수의 효과를 측정하려고 합니다.
데이터 필터를 사용하는 경우 새 테이블을 생성할 필요가 없습니다. 그러나 데이터 필터와 열 전환기의 조합이 그 효과를 발휘할 것입니다.
Y와 P 중 하나에 대한 모든 데이터(모든 배치 및 모든 스트림)에 대한 분석을 수행합니다. P1이라고 해보자. 빨간색 삼각형에서 일괄 처리 및 스트림에 대한 로컬 필터를 추가합니다. 이제 이 분석에 원하는 배치 및 스트림 조합을 선택할 수 있습니다. 이제 빨간색 삼각형으로 돌아가서 열 전환기를 추가하세요. 전환할 열로 P1을 지정하고 전환할 가능한 열로 P1~P4를 지정합니다. 이제 분석에 원하는 배치, 스트림 및 P1-P4를 지정할 수 있습니다.
