In JMP, dopo aver selezionato una variabile numerica nella tabella dati, Colonne > Utilità > Crea formula di categorizzazione può essere utilizzato per dividere la variabile numerica in categorie basate su varie regole.
Ad esempio, è conveniente classificare i dati in cui l'età è inserita in adolescenti, ventenni, ecc.
Sono disponibili varie opzioni per le regole di categorizzazione, come mostrato nella figura seguente. È facile immaginare come dividere "categorizza per uguale larghezza" e "categorizza per percentile", ma ci sono opzioni "Categorizzazione dalla tassonomia naturale di Jenks" Potrebbero esserci molte persone che non conoscono un tale metodo di classificazione.
Pertanto, in questo blog, mostrerò in quali casi viene utilizzata la "categorizzazione secondo la classificazione naturale di Jenks" ed esempi di classificazione rispetto ad altri metodi di classificazione.
Qual è la classificazione naturale in Jenks
Per quanto riguarda la "categorizzazione della tassonomia naturale di Jenks", la documentazione di JMP ha la seguente spiegazione.
Specificando il numero di bin, crei punti di divisione dei bin che riducono al minimo la varianza all'interno di ogni bin e massimizzano la varianza tra i bin.
Questo metodo di categorizzazione è Un metodo compatibile quando si classifica un determinato valore numerico utilizzando una mappa Questo è tutto.
Per visualizzare le differenze nei valori numerici (ad esempio, densità di popolazione, emissioni di CO2, ecc.) per ciascuna regione, i dati numerici possono essere suddivisi in diverse categorie e possono essere create mappe con codice colore (mappe coropletiche). A questo punto, sorge la domanda su come dividere i dati numerici in categorie, e il metodo di classificazione naturale di Jenks è un modo per farlo.
Un esempio di codifica a colori di una mappa utilizzando le classificazioni naturali di Jenks
Considera il seguente esempio.
esempio : Calcola il numero di medici ogni 100.000 persone nelle 47 prefetture del Giappone, traccialo su una mappa e confronta
La figura seguente mostra quando "Categorizzazione per classificazione naturale di Jenks" è selezionato come punto di divisione e il numero di categorie è specificato come 5. È diviso per valori intermedi come 235.30583, ma per così dire I luoghi con grandi variazioni di valore sono separati come confini di gruppo Esso sarà.
in basso a destra Crea colonna calcolata Fare clic sul pulsante per creare nuove colonne nominali alla fine della tabella dati con cinque categorie. In questo esempio, la colonna gialla nella figura sottostante mostra il numero di medici per 100.000 abitanti, e da questa colonna continua abbiamo creato una nuova colonna (selezionata in blu) con cinque classificazioni.
*Fonte dati: National Statistics Center SSDSE (Educational Standard Dataset)
Usiamo le colonne appena create per codificare a colori una mappa del Giappone e confrontiamola con un numero da 190 a 390 suddiviso in 5 incrementi equidistanti (uguale larghezza) di 40.
Utilizzando "Graph Builder" di JMP, la mappa del Giappone viene classificata in 5 categorie utilizzando le sfumature di blu.
La figura in basso a sinistra è la classificazione naturale di Jenks e la figura in basso a destra è una mappa classificata per uguale larghezza.
Entrambe le mappe mostrano che le regioni occidentali tendono ad avere più medici (per 100.000 persone) e le regioni orientali tendono ad averne meno.
Inoltre, nella classificazione naturale di Jenks sul lato sinistro, puoi vedere che ci sono più prefetture dipinte in blu scuro che sul lato destro.
Kyoto, Tottori, Okayama, Tokushima, Kochi e Nagasaki rientrano in questa categoria. È chiaro che ci sono molti medici in queste prefetture.
Come mostrato in precedenza, il classificatore naturale di Jenks usa I dati con valori simili tendono a rientrare nella stessa categoria. Pertanto, è più facile cogliere le caratteristiche dei dati se li dividi per intensità di colore come in questo esempio.
Questa volta, ho mostrato l'utilità della "classificazione naturale di Jenks" con i dati del map painting, ma è un metodo utile per la visualizzazione dei dati, non limitato alle mappe. Tuttavia, poiché non è diviso per un buon numero come "da 190 a 230", è necessario fare attenzione che le persone che vedono i risultati abbiano dei dubbi sul motivo per cui sono divisi per un numero così semicotto.
Infine, ecco un grafico che traccia il numero di medici per 100.000 diviso per "classificazione naturale di Jenks" e "uguale larghezza".
Blu: classificazione naturale Jenks, rosso: larghezza uguale
In questo esempio, puoi vedere che il modo di dividere il valore più grande è caratteristico.
di Naohiro Masukawa (JMP Giappone)
