파레토 플롯 기능파레토 플롯을 실행할 수 있는 최대 원인 또는 데이터 포인트가 있습니까? 원인이 5000개가 조금 넘는 파레토 플롯이 있습니다. 마지막 ~5000개의 원인을 결합하려고 하면 플롯이 더 이상 상호 작용하지 않습니다. 나는 그것이 아마도 상당한 지연이 될 것이라는 것을 알고 있지만 어떤 상호 작용도 얻지 못합니다.
해석학데이터 테이블제도법창Re: 파레토 플롯 기능안녕 @JMewborn ,
5000개 이상의 요인이 모두 파레토 플롯에 포함하는 것이 그렇게 중요합니까? 보통 당신은 상위 80% 이상을 할 것입니다. JMP 내의 다른 플랫폼(JMP Pro가 있습니까?)을 사용하여 가변적 중요성과 이들이 진정으로 기여하는 요소인지 여부를 평가할 수 있을 것 같습니다. 또한 요인을 Null 요인과 비교하여 실제 난수보다 크거나 작은지 여부를 결정했습니까? Null Factor는 난수보다 몇 가지 더 많은 속성을 가지고 있으며, 데이터 세트와 진정으로 직교합니다. 즉, 데이터와 상관 관계가 0입니다. 따라서 목록에서 응답에 기여하는 것으로 Null 요인으로 더 낮게 나타나는 변수가 있는 경우 해당 요인이 응답에 중요한 방식으로 기여하지 않고 오히려 공변량일 가능성이 높은 후드가 있습니다. 응답의 노이즈와 함께 기여 요인으로 포함되어서는 안 됩니다.
상호 작용의 부족은 당신이 포함하는 많은 k의 요인 때문이며 가장 중요한 것으로 좁힐 수 있다면 상호 작용을 다시 얻을 수 있다고 확신합니다.
도움이 되었기를 바랍니다.
행운을 빕니다!,
DS
Re: 파레토 플롯 기능귀하의 질문에 대한 답변을 모르지만 SDF에 원인이 너무 많다는 데 동의합니다(잠재적). 내 생각에 당신은 인과 구조의 계층 구조를 혼합하고 있습니다. 내 충고는 원인 결과 연속체의 하나의 계층 구조 내에 머물고 하나의 파레토에 계층 구조를 혼합하지 않는 것입니다. 이것은 서로 다른 계층 구조에 대해 각각 여러 Pareto 차트에 문제가 없습니다. 나는 다음 연속체로 설명하려고 노력할 것입니다.
전투에서 패배의 원인을 찾고 있다면 말, 못, 신발은 그 파레토에 없을 것입니다. 라이더와 그 계층의 다른 사람들은 그 파레토에 있을 것입니다.
또한 원인에 대한 할당 가능성을 주장할 수 있도록 Pareto 플롯에서 큰 도약을 찾고 있음을 기억하십시오(단순한 무작위 변동).
Re: 파레토 플롯 기능게다가 무엇 @SDF1 그리고 @statman 여기에 당신을 위한 또 다른 엉뚱한 생각이 있다고 제안했습니다... 당신은 잠재 클래스 분석에 익숙합니까? 잠재 클래스 분석을 사용하여 원인 풀의 차원을 요약하고 분류할 수 있는 5000개 이상의 '원인' 사이에 눈에 보이지 않는 다변량 스타일 상관 관계가 있을 수 있습니다. 그냥 생각하고 볼 가치가 있습니까? 많은 '원인'이 있는 LCA의 응답 속도에 대해 확신할 수 없지만... 길어질 수 있지만 적어도 시도해 볼 가치가 있습니까? 다음은 LCA에 대한 JMP 설명서에 대한 링크입니다. JMP의 잠재 클래스 분석
