Pareto-Plot-FunktionalitätGibt es eine maximale Anzahl von Ursachen oder Datenpunkten, mit denen ein Pareto-Diagramm ausgeführt werden kann? Ich habe ein Pareto-Diagramm mit etwas mehr als 5000 Ursachen. Wenn ich versuche, die letzten ~5000 Ursachen zu kombinieren, ist die Handlung nicht mehr interaktiv. Ich weiß, dass es wahrscheinlich eine beträchtliche Verzögerung geben wird, aber ich bekomme keine Interaktion.
Datenexploration und -visualisierungWindowsBetreff: Pareto-Plot-FunktionalitätZusätzlich zu was @SDF1 Und @statman Ich habe hier einen weiteren wilden Gedanken für Sie vorgeschlagen ... Kennen Sie sich mit der Analyse latenter Klassen aus? Möglicherweise gibt es zwischen Ihren über 5000 „Ursachen“ eine nicht so sichtbare multivariate Stilkorrelation, dass Sie die Dimensionalität des Ursachenpools mithilfe der Latent-Class-Analyse zusammenfassen und irgendwie reduzieren könnten. Nur ein Gedanke und vielleicht einen Blick wert? Ich bin mir zwar nicht sicher, wie schnell die LCA bei so vielen „Ursachen“ reagiert ... könnte langwierig sein ... aber zumindest einen Versuch wert? Hier ist ein Link zur JMP-Dokumentation zu LCA: Latente Klassenanalyse in JMP
Betreff: Pareto-Plot-FunktionalitätIch kenne die Antwort auf Ihre Frage nicht, aber ich stimme mit SDF überein, dass Sie zu viele Ursachen (Potenzial) haben. Ich vermute, Sie vermischen die Hierarchie der Kausalstruktur. Mein Rat ist, innerhalb einer Hierarchie des Ursache-Wirkungs-Kontinuums zu bleiben und die Hierarchie nicht in einem Pareto zu vermischen. Dies ist nichts Falsches an mehreren Pareto-Diagrammen, jedes für eine andere Hierarchie. Ich versuche es anhand des folgenden Kontinuums zu veranschaulichen:
Wenn Sie nach Ursachen für den Verlust der Schlacht suchen, wären Pferd, Nagel und Huf nicht auf diesem Pareto. Rider und andere in dieser Hierarchie würden auf diesem Pareto stehen.
Denken Sie auch daran, dass Sie nach großen Sprüngen im Pareto-Diagramm suchen, um eine Zuweisbarkeit auf die Ursache (im Vergleich zu einer einfach zufälligen Variation) beanspruchen zu können.
Betreff: Pareto-Plot-FunktionalitätHallo @JMewborn ,
Sind alle über 5000 Faktoren wirklich so wichtig, dass sie in ein Pareto-Diagramm einbezogen werden? Normalerweise würde man die oberen 80 % oder so machen. Mir scheint, dass Sie einige der anderen Plattformen innerhalb von JMP (haben Sie JMP Pro?) verwenden könnten, um die Bedeutung von Variablen zu beurteilen und festzustellen, ob sie wirklich dazu beitragen. Haben Sie Ihre Faktoren auch mit einem Nullfaktor verglichen, um festzustellen, ob sie einen größeren oder kleineren Beitrag als eine wirklich zufällige Zahl leisten? Ein Nullfaktor hat mehr Eigenschaften als nur eine Zufallszahl, er ist tatsächlich orthogonal zu Ihrem Datensatz, was bedeutet, dass er keine Korrelation mit Ihren Daten aufweist. Wenn Sie also eine Variable haben, die weiter unten in der Liste als Nullfaktor erscheint und zur Antwort beiträgt, dann ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass dieser Faktor keinen wichtigen Beitrag zur Antwort leistet, sondern eine Kovariate ist mit dem Rauschen in der Antwort und sollte nicht als beitragender Faktor berücksichtigt werden.
Ich bin mir sicher, dass der Mangel an Interaktivität auf die vielen Faktoren zurückzuführen ist, die Sie einbeziehen, und dass Sie die Interaktivität zurückbekommen würden, wenn Sie es auf die wichtigsten Faktoren beschränken könnten.
Hoffe das hilft.
Viel Glück!,
DS
