Fonctionnalité du tracé de ParetoExiste-t-il un nombre maximum de causes ou de points de données avec lesquels un tracé de Pareto peut s'exécuter ? J'ai un complot de Pareto qui a un peu plus de 5 000 causes. Lorsque j'essaie de combiner les ~5000 dernières causes, l'intrigue n'est plus interactive. Je sais que le retard sera probablement considérable, mais je n'obtiens aucune interaction.
Exploration et visualisation des donnéesles fenêtresRe : Fonctionnalité du tracé de ParetoEn plus de quoi @SDF1 et @statman J'ai suggéré, voici une autre idée folle pour vous... Connaissez-vous l'analyse des classes latentes ? Peut-être existe-t-il une corrélation de style multivarié pas si visible entre vos plus de 5 000 « causes » que vous pourriez résumer et en quelque sorte réduire la dimensionnalité du pool de causes en utilisant l'analyse des classes latentes. Juste une idée et ça vaut peut-être le coup d'oeil ? Bien que je ne sois pas sûr de la vitesse de réponse en ACV avec autant de « causes »... cela peut être long... mais ça vaut au moins la peine d'essayer ? Voici un lien vers la documentation JMP sur LCA : Analyse des classes latentes dans JMP
Re : Fonctionnalité du tracé de ParetoJe ne connais pas la réponse à votre question, mais je suis d'accord avec SDF vous avez trop de causes (potentielles). Je suppose que vous mélangez la hiérarchie de la structure causale. Mon conseil est de rester dans une hiérarchie de continuum cause-effet et de ne pas mélanger la hiérarchie dans un seul Pareto. Il n'y a rien de mal à avoir plusieurs diagrammes de Pareto, chacun pour une hiérarchie différente. Je vais essayer d'illustrer avec le continuum suivant :
Si vous cherchez les causes de la perte de la bataille, le cheval, le clou et le fer ne figureraient pas sur ce Pareto. Rider et d'autres personnes de cette hiérarchie seraient sur ce Pareto.
N'oubliez pas non plus que vous recherchez de grands sauts dans le tracé de Pareto pour pouvoir revendiquer une assignabilité à la cause (par rapport à une simple variation aléatoire)
Re : Fonctionnalité du tracé de ParetoSalut @JMewborn ,
Les plus de 5 000 facteurs sont-ils vraiment si importants à inclure dans un diagramme de Pareto ? Habituellement, vous feriez les 80 % supérieurs et plus. Il me semble que vous pourriez utiliser certaines des autres plates-formes de JMP (avez-vous JMP Pro ?) pour évaluer l'importance des variables et si elles constituent ou non de véritables facteurs contributifs. De plus, avez-vous comparé vos facteurs avec un facteur nul pour déterminer s'ils contribuent davantage ou moins qu'un nombre véritablement aléatoire ? Un facteur nul a bien plus de propriétés qu'un simple nombre aléatoire, il est véritablement orthogonal à votre ensemble de données, ce qui signifie qu'il n'a aucune corrélation avec vos données. Par conséquent, si vous avez une variable qui apparaît plus bas dans la liste en tant que facteur nul comme contribuant à la réponse, il est alors fort probable que ce facteur ne contribue pas de manière importante à la réponse, mais soit plutôt une covariable. avec le bruit dans la réponse et ne devrait pas être inclus comme facteur contributif.
Je suis sûr que le manque d'interactivité est dû aux nombreux facteurs que vous incluez et que si vous pouviez le réduire au plus important, vous retrouveriez l'interactivité.
J'espère que cela t'aides.
Bonne chance!,
DS
