您最喜欢（视觉上吸引人）以图形方式显示粒度分布 (PSD) 的方式是什么？ （或不同级别的类似离散数据）您好 JMP 社区，
今天有个同事问我，“以图形方式表示 PSD 的最佳方式是什么？”
这是一个艰难的过程，并且有不同的方法可以解决它（下面显示了几种）。 PSD 的挑战之一是测量 PSD 的许多方法并不将其测量为连续的“光谱”，而是根据粒子的平均尺寸（通常在网格上）形成离散水平的值。 另一个问题是所有值必须加到 100% 的约束——即，被筛分（或通过您的粒子分析仪发送）的所有测试样品的质量必须加起来等于您使用的总质量，因此PSD 代表总质量的百分比。
通常，我们可能会使用条形图（第一张图片）来显示经过测试的 PSD。 其他选项可能是折线图（第二张图像）或填充折线图（第三张图像），这取决于偏好可能更好地显示样本 PSD 的差异。 当有许多这样的 PSD 要考虑时，每一个都可能很麻烦——这里我只考虑三个。 想到的一个非常奇怪的情节是平行情节（最后一个例子），但在我看来，这非常不吸引人——太杂乱，也无助于展示 PSD 的整体形状，这也经常引起人们的兴趣.
所有这些都是为了提示帖子标题中的问题：您更喜欢用什么方法来表示不同级别的离散值？ 您是否使用类似类型的数据并需要以图形方式显示结果？ 你发现什么是最让观众看和理解信息的“愉悦”？
这些问题当然没有“正确”答案，但我同事的问题促使我考虑有哪些更好的选择，如果是这样，答案是否可以从 JMP 社区众包。
感谢您的反馈意见！，
DS
PS - 我附上了一些不同 PSD 可能是什么样子的模型数据表。
图形回复：您最喜欢（视觉上吸引人）以图形方式显示粒度分布 (PSD) 的方式是什么？ （或不同级别的类似离散数据）这始终是一个挑战，尤其是当垃圾箱具有不同的宽度时。
对我来说，归结为 bin 宽度是否可以直接与我感兴趣的规格相关联。如果我可以将 bin 人口直接指向产品线或规格，那么我很好，我会选择顶部的直方图。 我通常会避免使用折线图，因为它们会给您一种错误印象，即 x 轴本质上是区间，而实际上不是。因此，例如，您的重叠线图可以解释为在其区域中具有有意义的增量，但它们不是因为增量的面积取决于 x 轴的比例，而 x 轴的比例不是恒定的。
但如果我需要插值，那么我真的不想要任何这些。那时我会对 bin 内的分布做出一些假设，例如假设它们在大小上是均匀分布的，然后确定每个 bin 上的中心点。将其绘制为具有适当间隔 x 比例的累积 S 曲线（x 轴上的大小和 y 轴上的累积百分比）。那时你可以只做直线，假设一个恒定的分布，或者你可以使用样条曲线或类似的东西，并希望它做出比这更好的猜测。对我来说，花键选择实际上取决于我的垃圾箱相距多远。
一旦您将直线或样条线绘制在具有间隔 x 刻度的累积 y 刻度上，就可以非常容易地插入您想要的任何值，您可以通过肉眼来完成。您可以更进一步，区分您的累积解决方案并求解完整的微分曲线。在 Line 版本中，它看起来与您在下面发布的折线图几乎相同，但 x 轴将是间隔。样条版本会更漂亮，但我不知道您将如何在 JMP 中生成它。
这种设置的另一个优点是您可以将其直接放入函数数据资源管理器中。到那时，您可以做各种有趣的事情。可以使用累积曲线或微分曲线，但您需要先让 x 轴间隔，否则会给您一些不稳定的结果。您将 PSD 表示为 FPC，然后您可以同时查看 100 个。我想你会惊讶它会变得多么丰富。
回复：您最喜欢（视觉上吸引人）以图形方式显示粒度分布 (PSD) 的方式是什么？ （或不同级别的类似离散数据）你好，
有趣的问题。 这个表示怎么样：
- 堆叠 PSD 列
- 将堆叠数据分配为频率
- 将 Mesh 变量分配为 X
- 将 Label 变量分配为 Overlay
最好的，
TS
