此加載項繪製直方圖，其中包含細分連續變量 x 軸的 bin 的不同基本寬度。 分箱的寬度可以從數據本身或分箱公式中得出。 在 2D 直方圖中，bin 上方的區域表示其中的觀測值數量，而不是條形的高度。 條形的高度是底部觀測值的密度。
圖一：信息窗口
加載項首先測試數據集是否可用。 如果沒有，一個窗口會通知用戶並要求採取一些行動（圖片1 ). 如果數據表打開，“平台”對話框（圖二) 顯示。
圖 2：插件對話框
您熟悉所有其他 JMP 對話框左側的列列表。 角色框架包含兩個目標區域，第一個用於公式列，第二個用於連續變量。
Hist 的裝箱公式。
圖 3：Binning 公式圖 4：二維直方圖
分箱公式將連續變量的範圍細分為多個部分，稱為分箱。 這些公式是一系列嵌套的 If-Then-Else 語句，如圖 3。 他們引用了一個數據列，在本例中為“正常”，並提供了一個將軸拆分為 bin 的切點列表。 這些分箱公式列始終是分類的。 加載項從公式中提取變量名稱和切點，並使用兩者計算密度和繪製直方圖。 設置分箱公式的方法有很多種。 此加載項從派生自的公式中提取必要的信息裝箱插件 V2或者，從 JMP 內置的用於分箱的列實用程序。 當使用 JMP 的列實用程序時，熱點中的“Bin Label”必須是“Character”。 否則不能（還）導出 bin。 如果您想設置自己的分箱公式並使用 2D 直方圖顯示結果，您應該以幾乎相同的方式構建公式，否則加載項可能無法隔離正確的元素。 從圖 3 中的公式導出的直方圖如圖 4 所示。 請注意，尾部的箱子比中心的箱子寬。
直方圖的值
連續變量可以直接繪製在二維直方圖中。 出於分箱的目的，可以使用三個選項。 所選選項應用於“直方圖值”列表中的所有變量。 “Six Sigma”選項根據數據計算平均值和標準偏差，以 1-sigma 步長設置 bin 並將它們以平均值為中心。 六西格瑪範圍之外的所有數據都收集在一個或兩個“剩餘”箱中，這些箱延伸以覆蓋最小值和/或最大值。
“拋物線”選項試圖找到數據的經驗模式，並使容器離模式越遠越大。 bin 寬度的增加遵循拋物線增長。
“Percentiles”選項搜索一個百分比，該百分比是 bin 的稀疏性和分佈細節之間的折衷。 對於這個百分位數，進行分箱。 百分位數分箱使間隔具有（幾乎）相同數量的觀察值。
對於每個選項，都會打印一組統計數據，並在適當時將參考值添加到 x 軸。
