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So aktualisieren Sie das Verteilungsdiagramm und erkunden die Ausreißerplattform im Benutzerfenster

Verehrte Gäste,

 

Ich aktualisiere ein Skript, das ich vor einiger Zeit geschrieben habe. Sie können das Originalskript/die Originalidee finden Hier . Das ursprüngliche Skript sollte einige grundlegende statistische Informationen aktualisieren, wenn ein Benutzer durch die im Feld „Spalten auswählen“ der aktuellen Datentabelle aufgeführten Spalten klickt.

 

Was ich jetzt tun möchte, ist, einige Bedienfeldfelder hinzuzufügen, die auch aktualisiert werden, wenn der Benutzer auf die verschiedenen verfügbaren Spalten in der aktuellen Datentabelle klickt. Ich möchte ein Bedienfeld aktualisieren, das die Verteilung der Daten innerhalb der Spalte anzeigt – und zwar tatsächlich die Ergebnisse der Verteilungsplattform (wenn möglich) und nicht nur einen Graph Builder oder ein Diagrammfeld generieren, um dies zu tun. Das andere ist ein Bedienfeld, das die Ergebnisse der Explore Outliers-Plattform anzeigt. Ich möchte, dass beide Bedienfeldfelder aktualisiert werden, wenn der Benutzer eine neue Spalte zur Überprüfung auswählt.

 

Anhand der Beispieldatendatei „Big Class.jmp“ habe ich ein kleines Modell dessen erstellt, was darin angezeigt werden soll. Ich habe die JSL ganz am Ende eingefügt.

 

Dies ist die aktuelle Ansicht der Benutzeroberfläche.

 

Dies ist das Konzept, wie es aussehen soll, wenn jemand auf die Spalte von Interesse klickt, in diesem Fall :height.

 

Wenn der Benutzer dann auf eine neue Spalte klickt, sagen wir :weight, wird die Anzeige aktualisiert und zeigt Folgendes an:

 

Eigentlich benötige ich die zusammenfassenden Statistiken in der Verteilungsplattform nicht, aber ich möchte die Verteilung mit dem Boxplot und den darüber grafisch dargestellten Datenpunkten, mit den zusätzlichen Informationen im Boxplot, wie Mittelwert, Median und maximal 50 % von die Daten – Sie können diese beispielsweise nicht einfach im Graph Builder hinzufügen.

 

 

Sie müssen das Problem nicht vollständig für mich lösen, aber wenn jemand Vorschläge für den Anfang hat, wäre ich sehr dankbar, denn die Ideen, die ich bisher ausprobiert habe, funktionieren nicht. Ich weiß nicht einmal, ob das möglich ist, aber ich hoffe, dass es so ist. Ich würde es lieber nicht als Dashboard machen müssen.

 

Vielen Dank im Voraus für Ihre Hilfe! Unten ist die JSL

 

Danke!,

DS

//GUI for quickly reporting statistics written by D. Schmidt, ver2.0
//Thanks to JMP User community members: jthi, ian_jmp, and ErraticAttach for helpful suggested changes.
Names Default To Here( 1 );
Clear Symbols();
//the width of the column list box in pixels
lbWidth = 200;

dt = Current Data Table();
//dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );

//List of statistics to calculate
StatsList1 = {"µ", "σ", "Max", "Min", "Range(Δ)", "N"};
StatsList2 = {"µ", "Median", "Mode", "N"};
StatsList3 = {"Quantiles", "5%", "25%", "50%", "75%", "95%", "Int. Q. Range"};
StatsList4 = {"N", "N Missing", "N 0", "Prop 0", "Prop non-0"};
maxStatCount = Max( N Items( StatsList1 ), N Items( StatsList2 ), N Items( StatsList3 ), N Items( StatsList4 ) );

//RadioBox() arguments
rbArg = Eval List(
 {Concat Items( StatsList1, ", " ), Concat Items( StatsList2, ", " ), Concat Items( StatsList3, ", " ), Concat Items( StatsList4, ", " )}
);
rbcArg = {"Select for categorical columns"};

//Statistics to Calculate
statMean = Expr( Col Mean( tempCol ) );
statStd = Expr( Col Std Dev( tempCol ) );
statMax = Expr( Col Max( tempCol ) );
statMin = Expr( Col Min( tempCol ) );
statMed = Expr( Col Median( tempCol ) );
statMode = Expr(
 Mode( dt:tempcol << getvalues )
);

statRange = Expr(
 Col Max( tempCol ) - Col Min( tempCol )
);
statN = Expr( Col Number( tempCol ) );
statQ95 = Expr(
 Col Quantile( tempCol, 0.05 )
);
statQ75 = Expr(
 Col Quantile( tempCol, 0.25 )
);
statQ50 = Expr(
 Col Quantile( tempCol, 0.5 )
);
statQ25 = Expr(
 Col Quantile( tempCol, 0.75 )
);
statQ5 = Expr(
 Col Quantile( tempCol, 0.95 )
);
statIntQR = Expr( StatQ25 - StatQ75 );
statMiss = Expr(
 Col N Missing( tempCol )
);
statZero = Expr(
 N Items( Loc( tempCol << get as matrix, 0 ) )
);
statProp0 = Expr( statZero / statN );
statPropn0 = Expr( 1 - statProp0 );

OrdStats = Expr(
 colmodeltype = tempCol << Get Modeling type;
 If( colmodeltype == "Ordinal",
  orddist = dt << Distribution( Nominal Distribution( Column( tempCol ) ), Invisible );
  rpt_orddist = orddist << Report;

  ordlvl = rpt_orddist[String Col Box( 1 )] << Get;
  ordCount = rpt_orddist[Number Col Box( 1 )] << Get;
  ordProb = rpt_orddist[Number Col Box( 2 )] << Get;
  OrdSummNMiss = rpt_orddist[List Box( 7 )][2] << Get Text;
  OrdSummLvl = rpt_orddist[List Box( 8 )][1] << Get text;
  OrdnumNMiss = Num( OrdSummNMiss );
  OrdnumLvl = Num( OrdSummLvl );
  Orddist << Close Window;
 );
 Insert Into( Ordlvl, {"N Missing", "N Levels"} );
 Insert Into( OrdCount, OrdnumNMiss );
 Insert Into( OrdCount, OrdnumLvl );
);

CatStats = Expr(
 coltype = tempCol << Get Data type;
 If( coltype == "Character",
  catdist = dt << Distribution( Nominal Distribution( Column( tempCol ) ), Invisible );
  rpt_catdist = catdist << Report;

  lvl = rpt_catdist[String Col Box( 1 )] << Get;
  Count = rpt_catdist[Number Col Box( 1 )] << Get;
  Prob = rpt_catdist[Number Col Box( 2 )] << Get;
  SummNMiss = rpt_catdist[List Box( 7 )][2] << Get Text;
  SummLvl = rpt_catdist[List Box( 8 )][1] << Get text;
  numNMiss = Num( SummNMiss );
  numLvl = Num( SummLvl );
  catdist << Close Window;
 );
 Insert Into( lvl, {"N Missing", "N Levels"} );
 Insert Into( Count, numNMiss );
 Insert Into( Count, numLvl );
);

//List for results
StatList = Eval List( {StatsList1, StatsList2, StatsList3, StatsList4} );
StatListRes1 = Expr(
 Eval List( {statMean, statStd, statMax, statMin, statRange, statN} )
);
StatListRes2 = Expr(
 Eval List( {statMean, statMed, statMode, statN} )
);
StatListRes3 = Expr(
 Eval List( {., statQ95, statQ75, statQ50, statQ25, statQ5, StatIntQR} )
);
StatListRes4 = Expr(
 Eval List( {statN, statMiss, statZero, statProp0, statPropn0} )
);
StatListRes = Expr(
 Eval List( {StatListRes1, StatListRes2, StatListRes3, StatListRes4} )
);

//Expression to handle the distribution platform
DistExpr = Expr(
 Distribution(
  Continuous Distribution(
   Column( tempCol ),
   Quantiles( 0 ),
   Horizontal Layout( 1 ),
   Vertical( 0 ),
   Customize Summary Statistics( N Zero( 1 ) )
  ),
  SendToReport( Dispatch( tempCol, "Summary Statistics", OutlineBox, {Close( 1 )} ) )
 )
);

//Expression for Outliers
OutlierExpr = Expr(
 Explore Outliers( Y( tempCol ), Quantile Range Outliers)
);


//User window
ValueDlg = Expr(
 nwin = New Window( "GUI for quick stats",
  <<RETURN result=""></RETURN>

 

Automatisierung und SkripterstellungGrundlegende Datenanalyse und ModellierungDatenexploration und -visualisierungErgebnisse teilen und kommunizierenBetreff: So aktualisieren Sie das Verteilungsdiagramm und erkunden die Ausreißerplattform im Benutzerfenster

Mir fallen ein paar Ideen ein:

• Verwenden Sie Abstandsboxen mit Größe, um bestimmte Größen für die Anzeige von Boxen zu erzwingen, die die Verteilung speichern und Ausreißer untersuchen. Wenn der Benutzer zur Spalte von Interesse wechselt -> alte Verteilung löschen und Ausreißer untersuchen und an denselben Stellen neu erstellen (Anhängen sollte hier funktionieren)
• Verwenden Sie versteckte Spaltenumschalter und aktualisieren Sie die Spaltenauswahl dieser, wenn der Benutzer Änderungen an der Spaltenliste vornimmt

Names Default To Here(1);

dt = Open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");

eo = dt << Explore Outliers(
 Y(:weight),
 Quantile Range Outliers
);

cs_eo = eo << Column Switcher(
 :weight,
 {:weight, :height}
);
(Report(eo) << top parent)[Outline Box("Column Switcher")] << Visibility("Collapse");

wait(1);
cs_eo << Set Current("height");
wait(1);
cs_eo << Set Current("weight");

Betreff: So aktualisieren Sie das Verteilungsdiagramm und erkunden die Ausreißerplattform im Benutzerfenster

Hallo @jthi ,

 

Eigentlich hatte ich gehofft, dass Sie antworten würden, weil ich wusste, dass ich gute Vorschläge bekommen würde, danke!

 

Obwohl Ihre Vorschläge nicht genau das waren, was ich gesucht habe, haben sie mir einige gute Ideen gegeben, wie ich die von mir gewünschten Änderungen umsetzen kann. Am Ende habe ich den Teil im Code für <

 

Ich füge meinen Code unten ein, falls jemand Interesse hat. Ich bin mir sicher, dass es andere Möglichkeiten gibt, dies zu tun, aber diese war allgemein genug, dass sie auf verschiedene Arten von Datendateien anwendbar ist, sodass ich vorerst damit zufrieden bin.

 

Danke!,

DS

//GUI for quickly reporting statistics written by D. Schmidt, ver2.1<BR />//Thanks to JMP User community members: jthi, ian_jmp, and ErraticAttach for helpful suggested changes.
Names Default To Here( 1 );
Clear Symbols();
//the width of the column list box in pixels
lbWidth = 200;

dt = Current Data Table();
//dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );

//List of statistics to calculate
StatsList1 = {"µ", "σ", "Max", "Min", "Range(Δ)", "N"};
StatsList2 = {"µ", "Median", "Mode", "N"};
StatsList3 = {"Quantiles", "5%", "25%", "50%", "75%", "95%", "Int. Q. Range"};
StatsList4 = {"N", "N Missing", "N 0", "Prop 0", "Prop non-0"};
maxStatCount = Max( N Items( StatsList1 ), N Items( StatsList2 ), N Items( StatsList3 ), N Items( StatsList4 ) );

//RadioBox() arguments
rbArg = Eval List(
 {Concat Items( StatsList1, ", " ), Concat Items( StatsList2, ", " ), Concat Items( StatsList3, ", " ), Concat Items( StatsList4, ", " )}
);
rbcArg = {"Select for categorical columns"};

//Statistics to Calculate
statMean = Expr( Col Mean( tempCol ) );
statStd = Expr( Col Std Dev( tempCol ) );
statMax = Expr( Col Max( tempCol ) );
statMin = Expr( Col Min( tempCol ) );
statMed = Expr( Col Median( tempCol ) );
statMode = Expr(
 Mode( dt:tempcol << getvalues )
);

statRange = Expr(
 Col Max( tempCol ) - Col Min( tempCol )
);
statN = Expr( Col Number( tempCol ) );
statQ95 = Expr(
 Col Quantile( tempCol, 0.05 )
);
statQ75 = Expr(
 Col Quantile( tempCol, 0.25 )
);
statQ50 = Expr(
 Col Quantile( tempCol, 0.5 )
);
statQ25 = Expr(
 Col Quantile( tempCol, 0.75 )
);
statQ5 = Expr(
 Col Quantile( tempCol, 0.95 )
);
statIntQR = Expr( StatQ25 - StatQ75 );
statMiss = Expr(
 Col N Missing( tempCol )
);
statZero = Expr(
 N Items( Loc( tempCol << get as matrix, 0 ) )
);
statProp0 = Expr( statZero / statN );
statPropn0 = Expr( 1 - statProp0 );

OrdStats = Expr(
 colmodeltype = tempCol << Get Modeling type;
 If( colmodeltype == "Ordinal",
  orddist = dt << Distribution( Nominal Distribution( Column( tempCol ) ), Invisible );
  rpt_orddist = orddist << Report;

  ordlvl = rpt_orddist[String Col Box( 1 )] << Get;
  ordCount = rpt_orddist[Number Col Box( 1 )] << Get;
  ordProb = rpt_orddist[Number Col Box( 2 )] << Get;
  OrdSummNMiss = rpt_orddist[List Box( 7 )][2] << Get Text;
  OrdSummLvl = rpt_orddist[List Box( 8 )][1] << Get text;
  OrdnumNMiss = Num( OrdSummNMiss );
  OrdnumLvl = Num( OrdSummLvl );
  Orddist << Close Window;
 );
 Insert Into( Ordlvl, {"N Missing", "N Levels"} );
 Insert Into( OrdCount, OrdnumNMiss );
 Insert Into( OrdCount, OrdnumLvl );
);

CatStats = Expr(
 coltype = tempCol << Get Data type;
 If( coltype == "Character",
  catdist = dt << Distribution( Nominal Distribution( Column( tempCol ) ), Invisible );
  rpt_catdist = catdist << Report;

  lvl = rpt_catdist[String Col Box( 1 )] << Get;
  Count = rpt_catdist[Number Col Box( 1 )] << Get;
  Prob = rpt_catdist[Number Col Box( 2 )] << Get;
  SummNMiss = rpt_catdist[List Box( 7 )][2] << Get Text;
  SummLvl = rpt_catdist[List Box( 8 )][1] << Get text;
  numNMiss = Num( SummNMiss );
  numLvl = Num( SummLvl );
  catdist << Close Window;
 );
 Insert Into( lvl, {"N Missing", "N Levels"} );
 Insert Into( Count, numNMiss );
 Insert Into( Count, numLvl );
);

//List for results
StatList = Eval List( {StatsList1, StatsList2, StatsList3, StatsList4} );
StatListRes1 = Expr(
 Eval List( {statMean, statStd, statMax, statMin, statRange, statN} )
);
StatListRes2 = Expr(
 Eval List( {statMean, statMed, statMode, statN} )
);
StatListRes3 = Expr(
 Eval List( {., statQ95, statQ75, statQ50, statQ25, statQ5, StatIntQR} )
);
StatListRes4 = Expr(
 Eval List( {statN, statMiss, statZero, statProp0, statPropn0} )
);
StatListRes = Expr(
 Eval List( {StatListRes1, StatListRes2, StatListRes3, StatListRes4} )
);


//User window
ValueDlg = Expr(
 nwin = New Window( "GUI for quick stats",
  <<RETURN result=""></RETURN>