X 플롯으로 여러 FitY를 플롯하는 더 나은 방법내 원래 소스 테이블은 ID, 그룹 및 수많은 매개변수가 포함된 큰 테이블입니다. 모든 매개변수 Fit Y를 X로 플롯하고 싶습니다(ID별로 그룹 A 대 그룹 B 그룹). 제가 하는 전통적인 방법은 키가 큰 테이블을 넓은 테이블로 변경하고 한 번에 하나의 매개변수를 플롯하는 것입니다. 하지만 수백 개의 매개변수가 있으면 좋은 해결책이 아닙니다. 이를 수행하는 더 좋고 똑똑한 방법이 있습니까?
첨부된 샘플 jmp 파일
키가 큰 테이블
넓은 테이블로 바꾸다
paramA A 대 ParamA B 플롯
고급 통계 모델링소비자 및 시장 조사데이터 혼합 및 정리데이터 탐색 및 시각화대량 맞춤화Re: X 플롯으로 여러 FitY를 플롯하는 더 나은 방법와 같은 개념 @txnelson 하지만 나는 아주 긴 테이블을 만들기 위해 쌓아서 만든 다음 그룹 열로 분할하여 테이블을 조금 다르게 배열할 것입니다.마지막으로 이변량 스크립트의 기준 열에 있는 매개변수를 사용합니다.
names default to here(1);
Long = Data Table( "DEBUG" ) << Stack(
columns( :paramA, :paramB, :paramC ),
Source Label Column( "Parameter" ),
Stacked Data Column( "Data" )
);
repivot = Long << Split(
Split By( :GROUP ),
Split( :Data ),
Group( :Parameter, :ID ),
Sort by Column Property
);
biv = Bivariate( Y( :A ), X( :B ), Summary Statistics( 1 ), By( :Parameter ) );
dtSum = (biv << XPath("//TableBox"))[1][1] << make combined data table;
dtSum << Select Where(:Column 1 != "Correlation");
dtSum << Delete Rows;
dtSum << Set Name( "Results" );그런 다음 결과 테이블을 정렬하여 흥미로운 상관관계를 찾을 수 있습니다.
그래도 응답 심사 플랫폼은 확실히 유망해 보입니다.
Re: X 플롯으로 여러 FitY를 플롯하는 더 나은 방법탐색할 수 있는 또 다른 플랫폼은 응답 선별입니다. 나는 이것이 x에 의한 많은 적합도를 보는 데 유용한 도구라고 생각합니다. 보다 응답 심사 문서 .
Re: X 플롯으로 여러 FitY를 플롯하는 더 나은 방법@txnelson '다중 시리즈 스택' 옵션을 참조하고 있습니다.
Re: X 플롯으로 여러 FitY를 플롯하는 더 나은 방법안녕하세요, 넬슨님,
첫 번째 단계(2열 스택 지정)를 어떻게 수행합니까? 더 자세히 설명해주실 수 있나요?Re: X 플롯으로 여러 FitY를 플롯하는 더 나은 방법예시 데이터를 사용하여 먼저 데이터를 와이드 형식으로 분할한 다음 해당 데이터 테이블을 가져와 다중 시리즈 스택을 작성했습니다.
테이블=>스택
2열 스택 지정
그런 다음 라벨과 라벨 2 열을 간단히 연결한 분석이라는 간단한 새 열을 추가했습니다.
마지막으로 데이터와 데이터 2를 Y 및 X 열로 지정하고 분석 열을 기준 열로 설정하여 Fit Y by X를 실행하여 아래와 같은 결과를 얻었습니다.
