Carissimi,
Sto aggiornando uno script che ho scritto qualche tempo fa. Puoi trovare la sceneggiatura/idea originale Qui . Lo script originale aveva lo scopo di aggiornare alcune informazioni statistiche di base mentre un utente fa clic sulle colonne elencate nella casella del pannello "Seleziona colonne" della tabella di dati corrente.
Quello che mi piacerebbe fare ora è aggiungere alcune caselle del pannello che si aggiornano anche quando l'utente fa clic sulle diverse colonne disponibili dalla tabella di dati corrente. Voglio aggiornare una casella del pannello che mostra la distribuzione dei dati all'interno della colonna, mostrando effettivamente i risultati della piattaforma di distribuzione (se possibile) e non solo generando un Generatore di grafici o una casella del grafico per farlo. L'altro è un pannello che mostra i risultati della piattaforma Explore Outliers. Vorrei che entrambe queste caselle del pannello si aggiornassero quando l'utente seleziona una nuova colonna da rivedere.
Utilizzando il file di dati di esempio "Big Class.jmp", ho creato un piccolo modello di ciò che vorrei mostrare. Ho incluso il JSL alla fine.
Questa è la vista corrente dell'interfaccia utente.
Questo è il concetto di come vorrei che apparisse quando qualcuno fa clic sulla colonna di interesse, in questo caso :altezza.
Quindi, quando l'utente fa clic su una nuova colonna, diciamo :weight, il display si aggiorna e mostra questo:
In realtà non ho bisogno delle statistiche di riepilogo nella piattaforma di distribuzione, ma voglio la distribuzione con il box plot e i punti dati rappresentati sopra di esso, con le informazioni aggiuntive nel box plot, come media, mediana e massimo 50% di i dati: ad esempio, non è possibile aggiungerli facilmente nel generatore di grafici.
Non devi risolverlo interamente per me, ma se qualcuno ha suggerimenti su come iniziare, lo apprezzerei davvero, perché le idee che ho provato finora non funzionano. Non so nemmeno se sia possibile, ma spero che lo sia. Preferirei non doverlo fare come dashboard.
Grazie in anticipo per il vostro aiuto! Di seguito è riportato il JSL
Grazie!,
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>
Mi vengono in mente alcune idee:
- Usa Spacer Boxes with Size per forzare dimensioni specifiche per visualizzare caselle che memorizzano la distribuzione ed esplorano i valori anomali. Quando l'utente passa alla colonna di interesse -> elimina la vecchia distribuzione ed esplora i valori anomali e rifaili negli stessi posti (l'aggiunta dovrebbe funzionare qui)
- Utilizza i selettori di colonna nascosti e aggiorna la selezione della colonna su quelli quando l'utente apporta modifiche nell'elenco delle colonne
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");CIAO @jthi ,
In realtà speravo che mi rispondessi, perché sapevo che avrei ricevuto buoni suggerimenti, grazie!
Anche se i tuoi suggerimenti non erano esattamente quello che stavo cercando, mi hanno dato alcune buone idee su come fare i cambiamenti che stavo cercando di fare. Ho finito per modificare la parte nel codice per <
Sto includendo il mio codice qui sotto nel caso qualcuno sia interessato. Sono sicuro che ci sono altri modi per farlo, ma questo era abbastanza generale da essere applicabile a diversi tipi di file di dati, quindi per ora sono contento.
Grazie!,
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>
