이 추가 기능은 연속 형 변수의 x 축을 세분화하는 Bin의 다양한 기본 너비로 히스토그램을 그립니다. 구간 차원의 너비는 데이터 자체 또는 구간 화 공식에서 파생 될 수 있습니다. 2D 히스토그램에서 빈 위의 영역은 막대의 높이가 아니라 내부의 관측치 수를 나타냅니다. 막대의 높이는베이스에 대한 관측 밀도입니다.
그림 1 : 정보 창
추가 기능은 먼저 데이터 세트를 사용할 수 있는지 테스트합니다. 그렇지 않은 경우 창에서 사용자에게 알리고 몇 가지 작업을 요청합니다 ( 그림 1 ). 데이터 테이블이 열려 있으면 "플랫폼"대화 상자 ( 그림 2 )이 표시됩니다.
그림 2 : 추가 기능 대화 상자
다른 모든 JMP 대화 상자의 왼쪽에있는 열 목록에 익숙합니다. 역할 프레임에는 두 개의 대상 영역이 포함됩니다. 첫 번째는 공식 열에 대한 것이고 두 번째는 연속 변수에 대한 것입니다.
Hist에 대한 비닝 공식.
그림 3 : 비닝 공식 그림 4 : 2D 히스토그램
구간 화 공식은 연속 형 변수의 범위를 구간이라고하는 섹션으로 세분화합니다. 이러한 수식은 다음과 같이 중첩 된 If-Then-Else 문의 시퀀스입니다. 사진 3. 이 경우 "Normal"이라는 데이터 열을 참조하고 축을 빈으로 분할하는 컷 포인트 목록을 제공합니다. 이러한 비닝 수식 열은 항상 범주 형입니다. Add-In은 수식에서 변수 이름과 컷 포인트를 추출하고 둘 다 사용하여 밀도를 계산하고 히스토그램을 플로팅합니다. 비닝을위한 공식을 설정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이 추가 기능은 다음에서 파생 된 공식에서 필요한 정보를 추출합니다. 비닝 추가 기능 V2 또는 JMP에 내장 된 비닝을위한 열 유틸리티에서. JMP의 열 유틸리티를 사용할 때 핫스팟의 "Bin Label"은 "Character"여야합니다. 그렇지 않으면 빈이 (아직) 파생 될 수 없습니다. 자신 만의 비닝 공식을 설정하고 2D 히스토그램으로 결과를 표시하려면 거의 동일한 방식으로 공식을 작성해야합니다. 그렇지 않으면 추가 기능이 올바른 요소를 분리하는 데 문제가있을 수 있습니다. 그림 3의 공식에서 파생 된 히스토그램은 그림 4에 나와 있습니다. 빈은 중앙보다 꼬리가 더 넓습니다.
히스토그램 값
연속 변수는 2D 히스토그램으로 직접 그릴 수 있습니다. 비닝을 위해 세 가지 옵션을 사용할 수 있습니다. 선택한 옵션은 "히스토그램 값"목록의 모든 변수에 적용됩니다. "식스 시그마"옵션은 데이터의 평균과 표준 편차를 계산하고, 빈을 1- 시그마 단계로 설정하고 평균을 중심으로합니다. 6 시그마 범위를 벗어난 모든 데이터는 최소 및 / 또는 최대를 포함하도록 확장되는 하나 또는 두 개의 "나머지"빈에 수집됩니다.
"Parabolic"옵션은 데이터의 경험적 모드를 찾으려고 시도하고 모드에서 멀어 질수록 Bin을 더 크게 만듭니다. 빈 너비의 증가는 포물선 형 성장을 따릅니다.
"백분위 수"옵션은 빈의 희소성과 분포 세부 사항 사이의 절충안 인 백분율을 검색합니다. 이 백분위 수에 대해 비닝이 만들어집니다. 백분위 수 구간 화는 (거의) 동일한 수의 관측치로 구간을 만듭니다.
모든 옵션에 대해 통계 세트가 인쇄되고 적절한 경우 참조 값이 x 축에 추가됩니다.
