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2요인 교호작용 도표 작성(전체 매트릭스 프로파일 제외)

Fit Model로 적합했던 모델에 대해 내가 직접 선택한 두 요인에 대해 JMP가 더 명확하고 더 크고 단순한 두 요인 상호작용 도표를 제공하도록 하려면 어떻게 해야 합니까?

 

JMP는 이와 같은 프로파일러를 제공하지만 이는 거대한 행렬이며 하나의 특정 두 요소 상호 작용에 집중하려는 경우 솔직히 특별히 읽을 수 없습니다.  

 

 

전체 행렬을 보고 싶지 않고 원하는 대로 요인을 선택하고 싶지 않다고 말할 방법이 없습니다.

 

원시 데이터를 사용하여 그래프 빌더에서 생성하면 다른 결과가 나오고 그 이유는 명확하지 않지만(저는 통계학자가 아닌 엔지니어입니다) Fit의 상호 작용 프로필에 있는 모델과 관련이 있다고 생각합니다. 모델 영역은 많은 모델이 중요하지 않았기 때문에 가능한 모든 모델 용어를 포함하지 않습니다.다음은 AB 상호 작용입니다.더 크고 선명하지만 Fit Model 프로파일러에 따르면 틀리다, 아주 틀리다 .

 

 

실험 설계Re: 2요인 교호작용 플롯 생성(전체 매트릭스 프로파일 없이)

안녕 @CanonicalHazard ,

 

모델 응답의 예측 수식을 저장하고 사용한 경우 Graph Builder를 사용하여 수행할 수 있습니다.

예를 들어 JMP 샘플 인덱스에서 사용할 수 있는 데이터 세트 "2x3x4 Factorial"을 사용했습니다.

모델을 구축할 때 두 가지 상호 작용 효과가 중요한 것 같습니다.

상호 작용은 "상호 작용 프로필" 패널에서 볼 수 있습니다.

응답 Y에 대한 예측 공식을 저장하고 그래프 빌더에서 사용하고 그래프 빌더에서 X1을 X로 사용하고 X2를 "오버레이" 역할 변수로 사용하면 이전에 본 것과 동일한 상호 작용 플롯을 찾을 수 있습니다.

X2를 X로, X1을 오버레이 변수로 사용하여 수행할 수도 있습니다. X2가 범주형 요인이더라도 이 요인에는 "값 순서" 속성이 있으므로 JMP는 수준을 표시할 순서를 알고 있습니다. 이전에 "Interaction Profiles" 패널에 표시된 것과 매우 유사한 이 그래프가 표시됩니다.

그리고 여기서 X3을 X 변수로 사용합니다(그리고 시각화를 더 간단하게 만들기 위해 Graph Builder에서 점을 제거함).

물론 그래프를 사용자 지정하고 점을 제거하거나 유지하고 색상, 시각화 스타일 등을 변경할 수 있습니다. 또한 그래프의 Y 범위가 예측된 Y 값 범위와 동일한지 확인하여 상호 작용에 대해 동일한 기울기와 동작을 유지하고 오해의 소지가 있는 시각화가 없도록 합니다.

 

이 답변이 도움이 되길 바라며,

Re: 2요인 교호작용 플롯 생성(전체 매트릭스 프로파일 없이)

감사해요.여러 데이터 세트에서 작동하는 것을 확인했습니다.몇 가지 알 수 없는 이유로 내 작업에서는 작동하지 않습니다.

 

 

 

 

Re: 2요인 교호작용 플롯 생성(전체 행렬 프로파일 없이)안녕 @CanonicalHazard ,

익명화된 방식으로 데이터 세트를 제공할 수 있습니까?
진행 상황을 확인하기 위해 동일한 데이터로 이 주제를 조사하는 것이 훨씬 쉬울 것입니다.
Re: 2요인 교호작용 플롯 생성(전체 매트릭스 프로파일 없이)

안녕 @Victor_G ,

 

각 요인에 대해 3차 수준의 추가 요소가 포함된 실험을 첨부합니다."Fit Least Squares" 상호 작용 프로파일러에서 CG 상호 작용을 확인하십시오.모든 요소의 전체 매트릭스 없이 개별적으로 그것을 꺼내는 방법이 내 목표입니다.이를 수행하는 명령이 어딘가에 있어야 합니다.Y 예측 수식을 저장한 다음 그래프 빌더를 사용해도 프로파일러에 표시된 내용이 다시 생성되지 않습니다.

 

프로파일러:

Y 예측 공식의 그래프 빌더:

 

 

Re: 2요인 교호작용 플롯 생성(전체 행렬 프로파일 없이)

안녕 @CanonicalHazard ,

 

예제 데이터 세트에 감사드리며 늦어서 죄송합니다.
나는 당신과 같은 결과를 찾았고 돋보기 도구를 사용하여 상호 작용 플롯에서 선 사이의 교차가 C = 2에 있음을 볼 수 있습니다. 이는 82,5 및 120에서 레벨 G의 교차에 해당합니다. 45 및 120).

"Interaction plots"에서와 같은 그래프를 재현할 수 없는 이유를 모르겠습니다. 나는 이것이 요인에 대한 수준을 코딩하는 문제 때문일 수 있다고 생각했지만 확인해보니 문제가 되지 않았습니다.
나는 우둔하지만 이것은 세 번째(중급) 수준의 존재 때문일 수 있습니다. 2-수준 연속 요인이 포함된 설계의 경우 아무런 문제 없이 교호작용 도표를 재현할 수 있습니다.

Re: 2요인 교호작용 플롯 생성(전체 매트릭스 프로파일 없이)

@Victor_G

 

봐주셔서 감사합니다.저는 JMP 지원팀에 편지를 썼고 다음과 같은 내용을 받았습니다.이것은 우리가 이미 알고 있었기 때문에 그것을 재창조하려는 이유입니다.그러나 Fit Model에 숨은 무언가가 없다는 것은 좋은 확인입니다.수동 생성에 대해 묻는 질문에 답장했지만 아직 답장이 없습니다.

 

또한 경쟁 소프트웨어가 이 작업을 수행할 수 있고 JMP Interaction Profiler(때때로)와는 완전히 다른 기능을 제공한다는 사실도 알게 되었습니다.

 

이제 저는 "이러한 상호 작용 플롯을 만드는 데 어떤 수학이 사용됩니까?"균형 잡힌 설계(낮은 인스턴스와 높은 인스턴스 수 동일)인 2단계 계승의 경우 손으로 하기에는 지루하지만 매우 간단합니다.균형이 맞지 않거나 세 번째 수준이 있는 경우 가중치 부여와 같은 작업이 수행되어야 합니다.

 

또한 내 기본 이해는 예측 값이 아닌 원시 데이터를 사용하는 것입니다.하지만 잘 모르겠습니다.고려해야 할 또 다른 사항.기회가 되면 도움말 파일, 문서 및 서적 검색을 통해 특수 상황(3단계, 불균형 설계 등)에 대한 상호 작용 플롯을 계산하는 방법을 설명하는 평판이 좋은 출처나 저자를 찾을 것입니다.

 

그 동안 나는 경쟁 프로그램을 신뢰할 수 있다고 생각합니다(제가 아는 저에 대해 매우 주제넘게 생각합니다. 하지만 두 소프트웨어 프로그램을 모두 사용하는 통계학자로부터 배우고 있으며 그 사람은 경쟁 프로그램의 현재 버전에서 상호 작용 플롯을 신뢰합니다).내 작업 흐름은 JMP에서 모든 작업을 수행하는 것입니다.그런 다음 무언가를 깔끔하게 보고하고 싶을 때 더 크고 명확한 상호 작용 플롯을 만드는 다른 프로그램을 사용합니다.아마도 모든 조사를 먼저 해야겠지만 미리 프로그래밍된 소프트웨어를 구입한 이유가 있습니다!연구에는 시간이 걸립니다. (적어도 나에게는).

Re: 2요인 교호작용 플롯 생성(전체 행렬 프로파일 없이)

안녕 @CanonicalHazard ,

 

훌륭합니다. 상호 작용 플롯을 재현하는 방법에 대한 예제 정보가 있는 경우 이 게시물에서 커뮤니티 구성원에게 알려주십시오. 모든 사람에게 도움이 될 것입니다.

 

동의합니다. 상호 작용 플롯을 수행하기 위해 모델이나 아무것도 필요하지 않으며 원시 데이터를 직접 사용할 수 있습니다(먼저 시각화하고 나중에 모델링하는 것이 더 합리적입니다).

 

아마도 다른 소프트웨어 간의 상호 작용 플롯과 Graph Builder를 사용하여 "논리적으로" 수행할 작업을 비교할 수 있습니다(반응을 Y로 사용, 한 요소를 X로 사용, 다른 요소를 "오버레이" 변수로 사용). 모양이 같다면 검색할 항목이 있을 수 있습니다.

 

연구에 행운을 빕니다!

Re: 2요인 교호작용도 만들기(전체 행렬 프로필 없음)

안녕 @Victor_G ,

솔루션이 있는 것처럼 보이지만 다소 복잡합니다.JMP 기술 지원팀에서:

제외하려는 연속 변수가 모두 있으므로 다음 접근 방식이 작동해야 한다고 생각합니다.

다음을 수행하면 최소 제곱 보고서에 표시되는 것과 동일한 상호 작용 플롯이 그래프 빌더에 표시될 것입니다.

-- 평소와 같이 모델을 실행하고 상호 작용 플롯을 켭니다.
-- 왼쪽 상단의 핫스팟을 클릭하고 요인 프로파일링 > 프로파일러를 선택하여 예측 프로파일러를 켭니다(선택되어 있으면 이미 켜져 있는 것입니다).
-- 이제 프로파일러로 가서 Alt 키를 누른 상태에서 A에 대한 플롯을 직접 클릭합니다(인자 설정 지정).
-- 잠금 요소 설정 상자를 확인하고 확인을 클릭합니다.
--관심 있는 두 가지 요소(D 및 I)를 제외한 모든 요소에 대해 잠금 요소 설정과 동일한 작업을 계속합니다.
-- 이제 예측 프로파일러와 연결된 핫스팟을 클릭하고 출력 그리드 테이블을 선택합니다.
-- 그래프 빌더를 열고 이 새 테이블에서 상호 작용 플롯을 작성합니다(예: 응답 Y, D는 X, I는 오버레이).
-- 축이 다를 수 있고 각 곡선에 대한 추적이 있다는 점을 제외하면 최소 제곱 보고서에 표시되는 플롯과 동일해야 합니다. 원하는 경우 원본 상호 작용 플롯의 축을 그래프 빌더에 복사하여 붙여넣을 수 있습니다.
-- 원본 상호작용 도표의 x축을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 편집 > 축 설정 복사를 선택합니다.
-- 그래프 빌더에서 플롯의 x축을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 편집 > 축 설정 붙여넣기를 선택합니다.
-- y축에도 동일한 작업을 수행합니다.

2요인 D x I 상호 작용에 대한 응답 Y3의 아래 예 - 로그(고장 시간)를 사용하여 Y3을 변환했습니다.

 

로컬 데이터 필터 사용:

 

이 메시지는 모델에 비연속 예측변수가 포함된 경우 다른 일이 발생할 수 있음을 시사합니다.그 일이 발생하면 제가 처리하겠습니다.

Re: 2요인 교호작용도 만들기(전체 행렬 프로필 없이)

이 게시물은 Graph Builder를 통해 Interaction Profile의 하위 플롯 중 하나를 다시 만들고자 하는 바람에서 시작되었습니다.

그래프 빌더에서 상호 작용 프로필의 전체 매트릭스를 다시 생성할 수 있습니까?

Re: 2요인 교호작용도 만들기(전체 행렬 프로필 없음)

안녕 호기!

예, 이 스레드에 게시된 수동 방법을 사용하면 됩니다. 나는 게시된 수동 방법에 따라 한 번에 하나씩 지루하게 수행하여 이 작업을 수행합니다. 또 지루하다. 나는 누군가(나 같은)가 이를 위한 스크립트를 작성할 수 있다고 확신합니다. 나는 아직 시도할 의향이 없습니다. 이것이 JMP의 약점이다. 단순화된 교호작용 도표는 실험의 주요 결론(및 최상의 요인 수준)을 다른 사람에게 제시할 수 있는 좋은 방법입니다. 프로파일러만으로는 이러한 상호 작용의 효과를 보려면 왼쪽과 오른쪽으로 계속해서 드래그해야 합니다. 짜증 나는.

Fit Model -- Survival or Hazard Personality에는 상호 작용 플롯이 전혀 없다는 것을 알았습니다. 하나는 프로파일러를 가져오므로 특정 생존율(예: 10% 실패)을 잠근 다음 출력 그리드 방법 이외의 다른 요소를 잠근 후 이 스레드에서는 수동 방법을 사용했습니다. 가장 지루한 부분은 그래프 빌더의 로컬 데이터 필터를 사용하여 그리드 테이블에서 추가 수준을 제거하는 것입니다. 선형 모델로 돌아가거나 원래 실험에 있었던 수준의 수에 관계없이 돌아가는 것입니다.

위의 메모를 검토해 보면 프로파일러와 출력 그리드 테이블을 사용하고 있으므로 이러한 값은 모델에서 예측된 값임이 분명합니다.

많은 경우 결과 플롯이 정확한지 확인할 수 없다는 점을 덧붙이고 싶습니다. 경쟁 프로그램을 사용하여 확인했지만 어느 것이 올바른지 알 수 없습니다(경쟁 프로그램의 다른 부분에서 몇 가지 오류를 발견했습니다). 그리고 처음부터 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 아마도 잠긴 요인이 낮음과 높음 사이의 예상 중간으로 설정되는 예측 공식일까요?

Re: 2요인 교호작용도 만들기(전체 행렬 프로필 없음)

예측 프로파일러를 통해 표시되는 곡선은 프로파일러의 현재 설정에 따라 달라집니다.

예를 들어 " 2x3x4 Factorial" 의 경우 0, y, C를 사용하면 곡선은 다음의 곡선과 유사해 보입니다.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Creating-two-factor-interaction-plot-without-the-full-matrix/mp/665355/highlight/true#M85368 :

설정에 대한 다른 상호작용 프로필은 다음과 같습니다: 1, x, D

Jmp는 전체 예측 모델을 사용하여 상호 작용을 묘사합니다.
행렬(그룹화 기준) 또는 x축의 위치로 지정되지 않은 변수는 예측 프로파일러의 설정에서 가져옵니다.

반면에 Minitab에서 상호 작용 그림을 생성하면 원시 값이 사용됩니다.

행렬(그룹화 기준) 또는 x축의 위치로 지정되지 않은 변수는 모든 기존 값에 대한 평균을 취하여 제거 됩니다.

따라서 예측 프로파일러에서 일부 "평균" 값을 선택하면 Jmp의 상호 작용 프로필이 Minitab의 상호 작용 프로필과 유사하게 보일 수 있습니다.

Re: 2요인 교호작용도 만들기(전체 행렬 프로필 없음)

아래 코드를 사용하여 "Minitab 버전"을 만들 수 있습니다.
원시 값을 사용하는 대신 예측 값 (-> 열 전환기)을 사용할 수도 있습니다.

Jmp 상호 작용 프로필의 기능을 얻으려면 세 번째(또는 일반적으로 추가) 차원에 대해 (예측 프로파일러에서) 고정 값을 지정하는 기능이 필요합니다.

dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Design Experiment/2x3x4 Factorial.jmp" );

	myFit= dt <<
	Fit Model(
		Y( :Y ),
		Effects( :X1, :X2, :X3, :X1 * :X2, :X1 * :X3, :X2 * :X3 ),
		Personality( "Standard Least Squares" ),
		Emphasis( "Effect Screening" ),
		Run(
			Profiler(
				1,
				Confidence Intervals( 1 ),
				Desirability Functions( 1 ),
				Term Value(
					X1( 0, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
					X2( "x", Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
					X3( "A", Lock( 0 ), Show( 1 ) )
				)
			),
			:Y 		)
	);
myFit  << Predicted Values;


dtLabels= New Table( "labels",
	Add Rows( 3 ),
	New Column( "variable", Character,Nominal,
		Set Values( {"X1", "X2", "X3"} )
	)
);

myDT = dt << Join(
	With( dtLabels ),
	Cartesian Join,
);

myDT << New Column( "Legend",
	Character, 
	Nominal,
	set each value( Char(As Column( :variable[] )[]) )
);

myDT << Graph Builder(
	Show Control Panel( 0 ),
	Variables(
		X( :X1 ),
		X( :X2 ),
		X( :X3 ),
		Y( :Y ),
		Group Y( :variable ),
		Overlay( :Legend )
	),
	Elements(
		Position( 1, 1 ),
		Points( X, Y, Legend( 1 ) ),
		Smoother( X, Y, Legend( 6 ) )
	),
	Elements(
		Position( 2, 1 ),
		Points( X, Y, Legend( 2 ) ),
		Smoother( X, Y, Legend( 3 ) )
	),
	Elements(
		Position( 3, 1 ),
		Points( X, Y, Legend( 4 ) ),
		Smoother( X, Y, Legend( 5 ) )
	),
	Column Switcher( :Y, {:Y, :Predicted Y}, Title( "choose column" ) )
);