JMP® Pro 16.2.0
Lors du traçage de données transformées box-cox - comment définir l'étiquette de valeur de l'axe y pour afficher l'échelle d'origine? Dans la transformation logarithmique, on peut simplement sélectionner une échelle linéaire et l'échelle de valeur réelle est affichée mais avec des espacements logarithmiques. Il ne semble pas y avoir de moyen simple de le faire dans les paramètres de l'axe y. JMP® Pro 16.2.0
Merci David
C'est très utile et me fait avancer un peu. Je vais demander à JMP comme vous le suggérez - serait-il préférable d'utiliser la liste de souhaits JMP ou existe-t-il un meilleur moyen ?
Il m'a également semblé qu'il pourrait être plus rapide, entre-temps, de relier manuellement les axes - mais je ne sais certainement pas comment extraire les valeurs inverses de JMP. Aucune suggestion?
Acclamations
Paul
Je pense comprendre ce que tu veux faire.Cela semble tout à fait raisonnable, et aussi pas si facile.Je vais au moins essayer d'articuler plus en détail ce que vous voulez, avec un exemple précis.
Étape 1.
J'ai mon modèle, qui pour le cas particulier d'une seule variable continue, ou d'une continue et d'une discrète (comme ici) est présenté dans le plan du tracé de régression.
Dans cet exemple, il est raisonnablement évident que la variance augmente avec la vitesse et cela peut être amélioré avec une transformation Log de la réponse.Ceci est confirmé en évaluant les transformations de Box Cox ( λ = - 0 équivaut à une transformation logarithmique).
Pour la commodité de l'illustration, je prendrai la transformation du journal plutôt que λ = -0,025.
Étape 2
À partir du triangle rouge de la transformation de Box Cox, je peux réajuster avec une transformation et spécifier la valeur λ.
Le nouveau modèle ressemble à ceci :
Elle est linéaire par rapport à la réponse transformée.Il est plus clair de comprendre le modèle en regardant le profileur, qui montre l'axe des ordonnées dans les unités non transformées :
Ce que je crois @Grumpybaldprof demande est la courbe du profileur sur le tracé de régression. Je peux rendre cela plus explicite :
Étape 3
Cette fois, je reviens à la plate-forme Fit Model et spécifie une transformation Log à la variable de réponse.
Maintenant, j'obtiens le graphique de régression suivant :
Je pense que c'est ce que @Grumpybaldprof cherche.
Cependant, je ne peux y parvenir qu'en appliquant la transformation dans la boîte de dialogue Ajuster le modèle et je suis limité aux transformations de puissance suivantes :
Celles-ci correspondent à λ valeurs de 0 ,0.5 ,2 , -1 respectivement alors que la transformation de Box Cox produit un continuum de valeurs.
Alors que faire:
- Demander à JMP de prendre en charge le box-cox Paramètre λ lors de la transformation de la réponse, de sorte que la transformation inverse est automatiquement appliquée aux graphiques
- Prenez une interprétation sensée de la transformation de Box-Cox (99 % du temps, je finis par prendre une transformation logarithmique ; je n'utiliserais jamais λ=-0,025 parce que je ne sais pas ce que cela signifie)
- Utiliser le générateur de graphiques pour recréer le graphique
Étape 4
Utiliser le générateur de graphes - eh bien, ce n'est pas la chose la plus facile à faire, encore moins décrire, donc je vais juste donner une capture d'écran pour montrer que cela peut être fait
Merci Byron. Pour la plupart de mes données, cette régression brute ne correspond pas au modèle et après avoir demandé des conseils statistiques, la transformation box-cox trie cela. Cependant, les échelles ne sont pas les mêmes.
Ceci est une capture d'écran de la régression brute
et ici une capture d'écran de la régression transformée de box-cox
il est clair que les étiquettes de graduation de l'axe y sont directement basées sur les données transformées, ce qui n'est pas une surprise. Mais il semble qu'il n'y ait aucun moyen de demander simplement à JMP d'étiqueter les graduations avec des valeurs non transformées. C'est pourquoi j'ai mentionné le fait que lors de la création de tracés transformés en log, on peut sélectionner pour afficher les valeurs non transformées et ce qui se passe, c'est que les ticks passent ensuite à la visualisation classique d'une échelle logarithmique, plutôt que d'être également éloignés mais étiquetés avec log valeurs.
Ma question concerne donc l'étiquetage des coches et non l'utilisation de la transformation box-cox.
Ces graphiques, avec quelques ajustements, sont parfaitement de qualité publication sans que je doive passer des heures à jouer avec le constructeur de graphiques très maladroit et peu intuitif.
Merci.
Peut-être poster un exemple de ce que vous essayez de faire?
Un peu plus de détails pourraient être utiles.
