パレート図の機能パレート図を実行できる原因またはデータポイントの最大数はありますか？ 5000を少し超える原因があるパレート図があります。 最後の約5000の原因を組み合わせようとすると、プロットはインタラクティブではなくなります。 おそらくかなり遅れるだろうと私は知っていますが、私は何の相互作用も得ていません。
分析データ表グラフィックスウィンドウズRe：パレート図の機能やあ@JMewborn 、
5000以上の要素すべてが、パレート図に含めることが本当に重要ですか？ 通常、上位80％以上を実行します。 JMP内の他のプラットフォームのいくつか（JMP Proはありますか？）を使用して、さまざまな重要性と、それらが本当に貢献している要因であるかどうかを評価できるように思われます。 また、因子をヌル因子と比較して、それらが真の乱数よりも大きいか小さいかを判断しましたか？ ヌルファクターには、単なるランダムな数値よりも多くのプロパティがあり、データセットに真に直交します。つまり、データとの相関はゼロです。 したがって、応答に寄与するものとしてヌルファクターとしてリストの下位に表示される変数がある場合、ファクターが応答に重要な方法で寄与しないが、共変量である可能性が高いフードがあります。応答にノイズが含まれているため、要因として含めるべきではありません。
双方向性の欠如は、あなたが含めている多くのkの要因によるものであり、それを最も重要なものだけに絞り込むことができれば、双方向性を取り戻すことができると確信しています。
お役に立てれば。
幸運を！、
DS
Re：パレート図の機能うーん...私はあなたがあまりにも多くの原因（可能性）を持っていることに同意します。 私の推測では、因果構造の階層が混在していると思います。 私のアドバイスは、原因と結果の連続体の1つの階層内にとどまり、1つのパレートに階層を混在させないことです。 これは、それぞれ異なる階層の複数のパレート図で問題はありません。 私は次の連続体で説明しようとします：
あなたが戦いの敗北の原因を探しているなら、馬、釘、靴はそのパレートにはありません。 その階層のライダーと他の人はそのパレートにいるでしょう。
また、原因への割り当て可能性を主張できるように、パレート図で大きなジャンプを探していることを忘れないでください（単純にランダムな変動に対して）
Re：パレート図の機能何に加えて@ SDF1と@statmanここにあなたのための別のワイルドな考えが提案されました...あなたは潜在クラス分析に精通していますか？ おそらく、5000以上の「原因」の間にそれほど目に見えない多変量スタイルの相関関係があるため、潜在クラス分析を使用して原因のプールの次元を要約し、ある種崩壊させることができます。 ただ考えて、多分一見の価値がありますか？ LCAでの応答速度はよくわかりませんが、多くの「原因」があります...時間がかかる可能性があります...しかし、少なくとも試してみる価値はありますか？ LCAに関するJMPドキュメントへのリンクは次のとおりです。 JMPの潜在クラス分析
