JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법JMP에서 분포 및 그래프 빌더 플랫폼을 사용하여 히스토그램을 오버레이하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 두 개 이상의 변수 분포 간의 유사성 및/또는 차이점을 검토하기 위해 히스토그램을 오버레이할 수 있습니다. 히스토그램을 오버레이하면 분포를 별도로 보는 것보다 더 정확한 방식으로 비교할 수 있습니다.
분포를 사용하여 히스토그램 오버레이
첫 번째 방법은 유통 플랫폼. 다음은 Car Physical Data.jmp 샘플 데이터 테이블을 사용한 예입니다. 이 예에서는 히스토그램을 오버레이하는 것 외에도 정규 분포 곡선을 오버레이합니다. 그래프에 분포 곡선을 원하지 않으면 관련 단계를 무시하세요. 총 116개의 행으로 구성된 Car Physical Data의 구조는 다음과 같습니다.
데이터 테이블에서 분석 > 분포로 이동합니다. Y, 열 상자에 변위 및 마력이라는 두 개의 숫자 연속 열을 배치하고 확인을 클릭합니다.
출력은 다음과 같습니다(단순화를 위해 Quantile 및 Summary Statistics와 같은 기본 출력 섹션 중 일부를 제거했습니다).
히스토그램이 서로 겹쳐지지 않고 나란히 표시되는 경우 분포 옆에 있는 빨간색 삼각형 메뉴를 클릭하고 스택을 선택하여 위 이미지와 같이 히스토그램을 확인하세요. 히스토그램이 세로 형식으로 나타나는 경우 각 변수 이름 옆에 있는 빨간색 삼각형 메뉴를 클릭하고 표시 옵션 > 가로 레이아웃을 선택합니다. 또 다른 옵션은 각각의 빨간색 삼각형 메뉴를 클릭하는 대신 Ctrl 키를 누른 채 변수 하나를 변경하는 것입니다. 이렇게 하면 변경 내용이 다른 모든 변수에 전파됩니다.
위에서 언급했듯이 각 분포에 정규 곡선을 맞추고 해당 요소도 오버레이하겠습니다.
법선 곡선을 생성하려면 Ctrl 키를 누른 채 Displacement 옆에 있는 빨간색 삼각형 메뉴를 클릭합니다(Mac에서는 Command + 클릭). 그런 다음 연속 맞춤 > 일반을 선택합니다. 아래와 같이 두 변수에 대한 출력에 적합 정규 분포가 나타납니다.
이제 최종 결과에서 요소를 구별할 수 있도록 각 플롯의 요소 색상을 사용자 정의하겠습니다. Displacement에는 빨간색을, Horsepower에는 파란색을 사용하겠습니다. 변위 히스토그램 내에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 사용자 정의를 선택합니다. 나타나는 창의 항목 목록에서 히스토그램을 클릭하세요. 채우기 색상을 빨간색으로 변경하고 투명도를 0.5로 변경합니다(히스토그램이 겹치는 위치를 더 쉽게 관찰할 수 있도록). 그래프 사용자 정의 창이 다음과 같이 나타납니다.
Displacement의 경우 법선 곡선이 이미 빨간색이므로 해당 항목을 사용자 정의할 필요가 없습니다. 확인을 클릭하여 창을 닫습니다.
이제 이전 단계를 반복하여 마력 히스토그램 색상을 파란색으로, 투명도를 0.5로 변경합니다. 일반 곡선도 파란색으로 변경하려면 일반 라인 항목을 클릭하고 선 색상 필드를 파란색으로 변경합니다. 확인을 클릭하세요.
이제 출력은 다음과 같습니다.
이제 변위 히스토그램과 일반 곡선을 마력 플롯에 복사하여 오버레이되도록 하겠습니다.
이렇게 하려면 먼저 변위 히스토그램 내에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 편집 > 프레임 내용 복사를 선택합니다. 다음으로 마력 히스토그램 그래프 내에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 편집 > 프레임 내용 붙여넣기를 선택합니다. 두 개의 완전한 히스토그램을 보려면 보기에서 축 범위를 조정해야 할 수도 있습니다. .
결과는 하나의 그래프에 히스토그램과 정규 곡선이 모두 표시됩니다.
이 방법을 사용하면 자동 범례는 없지만 주석 달기(Annotate) 기능을 사용할 수 있습니다. 텍스트와 선을 추가하는 도구 수동 범례에 컬러 라인 요소를 추가하는 도구입니다.
이러한 도구를 구현한 후 결과는 다음과 같습니다.
그래프 빌더를 사용하여 히스토그램 오버레이
히스토그램(및 분포 곡선)을 오버레이하는 두 번째 방법은 그래프 빌더 플랫폼을 사용합니다.
이 방법을 사용하려면 모든 연속 값이 하나의 열에 있도록 데이터가 누적 형식이어야 합니다. . 데이터를 쌓으려면 원래 Car Physical Data 테이블의 Tables 메뉴로 이동하여 Stack을 선택하세요. 변위와 마력을 모두 스택 열 상자에 배치합니다. 확인을 클릭하세요.
새로운 누적 데이터 테이블에는 모든 데이터 값을 포함하는 Data라는 열과 해당 값이 변위 열에서 유래되었는지 아니면 마력 열에서 유래되었는지 여부를 나타내는 Label이라는 열이 있습니다.
누적 데이터 테이블에서 그래프 > 그래프 빌더로 이동합니다. 데이터를 X 역할로 드래그하고 라벨을 오버레이 역할로 드래그합니다. 그래프 내에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 포인트 > 변경 > 히스토그램을 선택합니다.
이제 플롯의 크기가 올바르게 조정되었는지 확인해야 합니다. 분포 플랫폼의 오버레이된 플롯으로 돌아가서 빨간색 삼각형 메뉴 > 히스토그램 옵션 > 밀도 축을 클릭하겠습니다. 이 축은 그래프 빌더 Y축이 무엇이어야 하는지에 대한 아이디어를 제공합니다. 히스토그램의 오른쪽에 축이 나타나고 이를 두 번 클릭하여 축 설정 창을 엽니다. 이 경우 최대값은 0.0117586입니다.
이제 그래프 빌더 출력으로 돌아가서 데이터 열을 Y로 끌고 축을 두 번 클릭하여 Y 축 설정을 엽니다. 분포 플랫폼의 밀도 축을 모방하려면 최소값을 0으로, 최대값을 0.0117586으로 설정합니다. 또한 증분을 0.002로 설정하고 형식 섹션의 Dec(십진수) 필드를 3으로 설정했습니다.
원하는 경우 X축을 두 번 클릭하여 축 설정 대화 상자를 열고 최소, 최대 및 증분 값을 사용자 정의할 수 있습니다.이 시점의 결과는 다음과 같습니다.
다음으로 법선 곡선을 겹쳐보겠습니다. 먼저, 분포 플랫폼의 변위와 마력 모두에 적용되는 적합 정규 분포의 평균 및 표준 편차 값을 기록해야 합니다. 이러한 값은 연속 맞춤 > 일반을 선택한 후 출력에 제공됩니다.
아래 분포 출력에서 값(빨간색 윤곽선)을 기억해 보세요.
이러한 값이 기록되면 그래프 빌더 플롯 내에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 사용자 정의를 선택합니다. 사용자 정의 스크립트를 추가하려면 + 아이콘을 클릭하세요. 각 정규 곡선에 대해 아래 구문을 사용합니다. 펜 색상 문은 곡선의 색상을 정의하고 Y 함수는 지정된 mu 및 sigma 매개변수(각 변수에 대한 분포 출력에서 기록됨)를 사용하여 일반 밀도 곡선을 그립니다.
Pen Color( "<COLOR>" );
Y Function( normal density(x, mu, sigma), x );</COLOR>
위의 구문과 변위 및 마력에 적용된 적합 정규 분포에 대한 (반올림된) mu 및 시그마 값을 사용하여 사용자 정의 스크립트 창에 다음 텍스트를 입력합니다.
//Horsepower
Pen Color( "blue" );
Y Function( Normal Density( x, 130.198, 39.8225 ), x );
//Displacement
Pen Color( "red" );
Y Function( Normal Density( x, 158.31, 60.4088 ), x );
확인을 클릭하세요. 결과는 다음과 같습니다.
이제 몇 가지 사용자 정의를 수행하여 원하는 대로 그래프를 완성하겠습니다. 저는 그래프 레이블, Y축 레이블, X축 레이블을 제거하는 것을 선호합니다. 각 필드를 두 번 클릭하고 삭제 키를 사용하여 텍스트를 제거하겠습니다. 또한 Y축에 눈금 레이블을 표시하고 싶지 않습니다. 축을 두 번 클릭하여 Y 축 설정을 열고 대화 상자의 축 레이블 행 섹션에서 주요 눈금 표시에 대한 레이블 확인란을 선택 취소합니다. 그리고 범례를 그래프 내부로 옮기고 싶습니다. Graph Builder 옆에 있는 빨간색 삼각형 메뉴를 클릭하고 Legend Position > Inside Right를 선택합니다. 마지막으로 좀 더 완전한 그림을 위해 x축의 범위를 약간 확장하겠습니다. X 축 설정을 열고 최소값을 0으로, 최대값을 400으로 설정합니다.
마지막으로 완료 버튼을 클릭하면 다음 그래프가 남습니다.
위의 예는 JMP의 분포 플랫폼과 그래프 빌더 플랫폼이라는 두 가지 방법을 사용하여 히스토그램과 정규 곡선을 중첩하는 방법을 보여줍니다. 원하는 경우 이 예를 일반화하여 두 개 이상의 히스토그램과 정규 곡선을 중첩하거나 다른 분포 곡선을 데이터에 맞출 수 있습니다.
이 문서에서는 분포 및 그래프 빌더를 사용하여 히스토그램(및 분포 곡선)을 오버레이하는 두 가지 방법을 보여줍니다.
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법안녕하세요 @DecileDromedary ,
다음은 Big Class의 예입니다. 나는 다른 접근 방식을 취했습니다(테이블 기반이 많고 JSL 스크립트가 적음).어떤 이유로든 통합 기능이 다른 방식을 평가하는 데 시간이 오래 걸리기 때문에 데이터를 표준화해야 했습니다(분명히 JMP가 종료되지 않는 프로세스, 즉 응답하지 않음).
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
// New formula column: Standardize[height]
Data Table( "Big Class" ) << New Formula Column(
Operation( Category( "Distributional" ), "Standardize" ),
Columns( :height )
);
// New column: mean Std height by sex
Data Table( "Big Class" ) << New Column( "mean Std height by sex",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Formula( Col Mean( :"Standardize[height]"n, :sex ) )
);
// New column: stdev height by sex
Data Table( "Big Class" ) << New Column( "stdev Std height by sex",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Formula( Col Std Dev(:"Standardize[height]"n, :sex ) )
);
// → Data Table( "Big Class By (sex)" )
dt2 = Data Table( "Big Class" ) << Summary(
Group( :sex ),
Mean( :mean Std height by sex ),
Mean( :stdev Std height by sex ),
Freq( "None" ),
Weight( "None" ),
statistics column name format( "column" )
);
// Define curves and calculate overlap area
mean1 = dt2[1,3]; //female
stdev1 = dt2[1,4];
mean2 = dt2[2,3]; //male
stdev2 = dt2[2,4];
N1 = Expr(Normal Density(x, mean1, stdev1));
N2 = Expr(Normal Density(x, mean2, stdev2));
ovl = Integrate(Min(N1, N2), x, ., .);
Show(ovl);
//––––––––––
// Illustration
ym = xm = (-1000 :: 1000) / 100;
For(i = 1, i <= N Col(xm), i++,
ym[i] = Min(Normal Density(xm[i], mean1, stdev1), Normal Density(xm[i], mean2, stdev2))
);
New Window("Overlap Coefficient",
y = Graph Box(
Y Scale(0, 1),
X Scale(-5, 12),
Y Function(N1, x);
Y Function(N2, x);
Text({0, 0.6}, "OVL% = ", ovl*100);
Fill Color(1);
Polygon(xm, ym);
)
);
/*## ## ## */
// Close Data Table: Big Class By (sex)
Close( dt2, NoSave );
//hide Big Class
dt << Show Window(0);
도움이 되길 바랍니다!
추신 죄송합니다. 놓쳤어요. 앞으로 시기적절한 응답을 받으려면 일반 토론 포럼에 질문을 게시하십시오. 질문과 함께 이 게시물에 대한 링크를 포함하면 지식이 풍부하고 숙련된 사용자로 구성된 커뮤니티에서 매우 신속하게 안내할 수 있습니다( 그리고 JSL을 사용하는 것보다 더 능숙하게).또한 라이센스가 있는 JMP 사용자라면 다음 주소로 질문을 제출할 수도 있습니다. support@jmp.com -- 우리는 이와 같은 질문을 포함하여 다양한 상황에서 지원을 제공합니다.
건배,
@PatrickGiuliano (JMP 기술 지원)
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법@PatrickGiuliano :
ovl 계수에 대한 스크립트를 배포하려고 합니다. 무작위 데이터로 시도해 보았는데 훌륭하게 작동합니다! 감사합니다. 그러나 다음 단계에서는 값을 자동으로 스크립트에 가져오려고 했습니다.
Names Default To Here(1);
// Define curves and calculate overlap area
mean1 = 5.28;
stdev1 = 0.91;
mean2 = 8.45;
stdev2 = 1.36;
N1 = Expr(Normal Density(x, mean1, stdev1));
N2 = Expr(Normal Density(x, mean2, stdev2));
ovl = Integrate(Min(N1, N2), x, ., .);
Show(ovl);
단지 평균 1, 표준 개발 1 및 평균 2, 표준을 읽는 스크립트가 필요합니다. 매번 스크립트에 수동으로 입력하는 대신 열에서 직접 dev 2를 입력합니다.
나는 여러 가지 방법을 시도했습니다.
시험 1: 평균 = 평균 ( 열 ( dt , one_col )[ sel_rows ])
시험 2: Col Mean(이름, )
방법이 있으면 알려주시기 바랍니다. 감사해요!
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법안녕 @DecileDromedary 천만에요! 안타깝게도 JMP의 최신 Enhanced Log(JMP 16) 및 Workflow Builder(JMP 17)를 사용하더라도 이 작업 흐름을 (JMP 생성 스크립트에서) 쉽게 재현할 수 없다고 생각합니다.물론 처음부터 JSL에서 이를 스크립팅하는 방법이 있을 수 있지만 이는 훨씬 더 많은 작업이 될 것입니다(여기서는 범위를 벗어납니다).
귀하의 요청에 대한 설명(위와 유사)을 다음 항목에 추가해 주시겠습니까? 위시리스트 우편?
https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/Support-for-overlaying-multiple-distributions/idi-p/359241
귀하의 요청은 거기에서 요청되는 것과 유사합니다. 거기에서 화면 캡처를 참조하십시오. @shampton82 :
위와 같은 플롯이 Distribution 또는 Fit Y by X에 내장된 경우 그래프 빌더에 표시된 것처럼 해당 스크립트를 데이터 테이블에 저장할 수 있습니다.
이렇게 하면 귀하의 요청을 향후 JMP 릴리스의 그래프 빌더 기능 개선으로 간주하는 데 도움이 될 것입니다.
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법@PatrickGiuliano 다음과 같은 경우 :
감사해요!
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법@PatrickGiuliano 정말 감사합니다!, 그래프 빌더도 사용하는 것이 좋습니다.
, 내 문제 설명과 일치시키기 위해 정규 분위수 플롯과 함께 분포 탭, 히스토그램, 정규 곡선에서 생성한 기능을 저장하고 싶었습니다. 프레임 내용 복사를 사용하고 색상 차이가 있는 프레임 내용을 붙여넣는 단계 이후입니다.
다시 한 번 감사드립니다!
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법안녕 @DecileDromedary 확신하는! Graph Buidler 접근 방식을 사용하면 모든 사용자 정의를 완료한 후 빨간색 삼각형 메뉴로 이동하여 스크립트 저장 > 데이터 테이블에를 선택할 수 있습니다.
JMP는 스크립트(제 예에서는 "Data vs Data"라는 이름)를 생성하고 스크립트 이름 옆에 있는 녹색 재생 버튼을 클릭하여 왼쪽 상단에서 액세스할 수 있는 데이터 테이블에 기록합니다.
저장된 데이터 테이블 스크립트는 다음과 같습니다(JMP 17.1에서 생성했습니다).
Graph Builder(
Variables( X( :Data ), Y( :Data ), Overlay( :Label ) ),
Elements( Histogram( X, Y, Legend( 4 ), Response Scale( "Fill" ) ) ),
SendToReport(
Dispatch(
{},
"Data",
ScaleBox,
{Format( "Best", 12 ), Min( 4.68939393939394 ), Max( 365.833333333333 ),
Inc( 100 ), Minor Ticks( 1 )}
),
Dispatch(
{},
"Data",
ScaleBox( 2 ),
{Format( "Fixed Dec", 12, 3 ), Min( 0 ), Max( 0.0107369299221357 ),
Inc( 0.002 ), Minor Ticks( 1 ), Label Row(
{Automatic Font Size( 0 ), Automatic Tick Marks( 0 ),
Label Orientation( "Horizontal" )}
)}
),
Dispatch(
{},
"Graph Builder",
FrameBox,
{Add Graphics Script(
5,
Description( "" ), //Horsepower
Pen Color( "blue" );
Y Function( Normal Density( x, 130.198, 39.8225 ), x );
//Displacement
Pen Color( "red" );
Y Function( Normal Density( x, 158.31, 60.4088 ), x );
), DispatchSeg( Hist Seg( 1 ), Bin Span( 4, 0 ) ),
DispatchSeg( Hist Seg( 2 ), Bin Span( 4, 0 ) )}
)
)
)
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법감사해요! 색상 차이가 있는 두 개의 정규 분포를 서로 오버레이하는 것은 정말 잘 작동했습니다!
기회가 된다면 이러한 기능을 갖춘 스크립트를 데이터 테이블에 저장하고 싶습니다.
가능합니까?
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법안녕 @XanGregg 그렉, 알림을 보내주셔서 감사합니다. JMP 위시리스트 , 거기에 추가하겠습니다!
요청을 요약하면 기본적으로 다음과 같습니다.
1. JMP가 일변량 분석을 수행하고 분석>분포를 사용하여 히스토그램/요약 통계를 표시하는 것과 매우 유사한 방식으로 그래프 빌더 플랫폼에서 JMP를 활성화하여 다음을 수행합니다. 적어도 두 개의 분포를 오버레이 , 각 분포에 개별적으로 정규 분포 곡선을 맞춥니다. , 그리고 두 분포 사이의 영역 중첩 비율을 자동으로 계산합니다. .첨부된 이미지를 참조하세요:
2. 사용자 커뮤니티에 다양한 좋은 기여가 있었습니다. 이 멋진 게시물 외에도 이 방향으로 @셀리그만 - 이 예의는 @ms , https://community.jmp.com/t5/Discussions/is-there-a-way-to-find-the-area-common-to-two- Different-normal/mp/86379/highlight/true#M38500 이 작업을 수행하기 위해 자체 JSL을 만들었습니다.
편의를 위해 여기에 스크립트를 첨부합니다. 결국 가장 원하는 것은 위에서 설명한 내용과 아래 JSL을 사용하여 개략적으로 계산되고 설명되는 내용입니다.
Names Default To Here(1);
// Define curves and calculate overlap area
mean1 = 5.28;
stdev1 = 0.91;
mean2 = 8.45;
stdev2 = 1.36;
N1 = Expr(Normal Density(x, mean1, stdev1));
N2 = Expr(Normal Density(x, mean2, stdev2));
ovl = Integrate(Min(N1, N2), x, ., .);
Show(ovl);
//––––––––––
// Illustration
ym = xm = (-1000 :: 1000) / 100;
For(i = 1, i <= N Col(xm), i++,
ym[i] = Min(Normal Density(xm[i], mean1, stdev1), Normal Density(xm[i], mean2, stdev2))
);
New Window("Overlap Coefficient",
y = Graph Box(
Y Scale(0, 1),
X Scale(-5, 12),
Y Function(N1, x);
Y Function(N2, x);
Text({0, 0.6}, "OVL% = ", ovl*100);
Fill Color(1);
Polygon(xm, ym);
)
);@스티븐 이것이 당신에게도 완전히 포착되기를 바랍니다.
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법안녕 패트릭,
예, JMP 위시리스트 다른 사람들이 참여할 수 있도록 가는 좋은 방법입니다.
방금 이 스레드를 확인 중인데 요청 내용을 요약해 주실 수 있나요? 분포에 중첩된 히스토그램에 대한 요청이 있고 그래프 빌더에 더 많은 진단/요약 수치에 대한 옵션에 대한 요청이 표시됩니다.
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법@스티븐 나는 전적으로 당신의 의견에 동의합니다... 아마도 우리가 그것에 대해 충분히 투표하면 통합될 것입니까?JMP에 절실히 필요한 또 다른 기본 기능은 배포 플랫폼의 히스토그램 척도를 수직(가로 대비)으로 자동 변경하여 실제로 숫자를 명확하게 읽을 수 있는 기능입니다.저는 Graph Builder가 여러분/우리가 이야기하고 있는 이 기능을 갖출 수 있는 훌륭한 장소라고 생각합니다.회귀 관계를 프로파일링하고 확인란을 사용하여 r-제곱, 방정식 등을 켤 수 있는 옵션이 있는 경우(또는 다른 예는 상자 도표를 사용한 4자리 요약)와 유사한 방식으로 이는 그래프에서 유사한 기능이 될 수 있습니다. 건축업자.실제로 그래프 빌더에서는 일반적으로 히스토그램 그래프를 크게 개선하여 배포 플랫폼의 시각적 친화성을 더욱 유사하게 만들 수 있습니다.나는 Graph Builder에서 배포 그래프를 만들려고 노력할 때 지속적으로 Grabber 도구를 사용하여 분포 그래프의 크기를 조정합니다.
@XanGregg 나는 이것에 대해 당신을 복사하고 있습니다!오늘 2019 JMP Tucson Discovery Summit에서 만나서 반가웠습니다!(2019년 10월 18일)
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법나 역시 JMP가 다중 분포 비교를 자동화했으면 좋겠다.이는 웨이퍼 또는 어셈블리 로트별 반도체 IC 테스트 결과에 대한 핵심 비교이며 다른 많은 사람들도 비슷한 요구를 갖고 있을 것이라고 확신합니다.Quantix는 이를 쉽게 끌어서 놓기 프로세스로 만들고 여러 상한 및 하한을 허용합니다.비교를 위해 클릭하고 클릭하는 동안 홀 건너편에 있는 동료가 나를 비웃습니다.
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법@셀리그만 이거 정말 좋아요!이 모든 것을 공유해 주셔서 감사합니다.저는 이것이 통계적 발견의 핵심이라고 생각하며, JMP는 향후 JMP 릴리스에서 이를 보다 자동화된 방식(분배 플랫폼의 일부로 또는 그래프 빌더 플랫폼의 일부로)으로 통합해야 합니다.Minitab과 같은 다른 소프트웨어를 사용하면 몇 번의 마우스 클릭만으로 히스토그램을 오버레이하고 밀도를 비교할 수 있습니다.
나는 과거에 그래프 빌더에서 비슷한 작업을 여러 번 수행했지만 항상 약간의 어려움과 마우스 클릭이 많이 발생했습니다. 저는 귀하의 사용자 정의 스크립트 구현과 "프레임 내용 복사-붙여넣기" 아이디어를 정말 좋아합니다.
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법천만에요, Lirpsa! 귀하의 사이트 담당자가 실제로 귀하의 업그레이드를 도와드릴 것입니다. 귀하의 사이트에서 v14 주문이 아직 처리되지 않은 경우 사이트 담당자가 다음에서 업그레이드를 요청할 수 있습니다. www.jmp.com/upgrade .
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법답장을 주시고 제가 멍청한 세부 사항을 놓치고 있는 것이 아니라는 점을 확인해 주셔서 정말 감사드립니다.사이트 라이센스가 있습니다.ver14.2로 업그레이드할 수 있는지 먼저 현장 직원에게 문의하겠습니다. 감사합니다!
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법안녕하세요 Lirpsa,
이 문제를 알려주셔서 감사합니다. 맞습니다. JMP 11 그래프 빌더의 오버레이 역할은 히스토그램 요소의 색상을 구분하지 않습니다. 사이트 라이센스가 있는 경우 기술 지원(support@jmp.com)으로 문의하시면 현재 버전인 JMP 14.2로 업그레이드하는 데 도움을 드릴 수 있습니다. JMP 11의 단일 사용자 라이센스가 있는 경우 주요 버전 업그레이드가 포함되지 않습니다. 그러한 경우에는 JMP 영업부(877-594-6567)로 문의해 주시기 바랍니다.
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법이것이 *정확히* 내가 원하는 것이지만, 불행하게도 "그래프 빌더" 옵션에 대한 지침이 작동하지 않습니다.
샘플 데이터 세트를 가져와 지침에 따라 열을 쌓은 다음 정확하게 따라했는데 "레이블" 열을 "오버레이" 역할로 드래그하라는 지침이 나올 때까지 제대로 작동했습니다.그렇게 하면 그래프에 아무런 변화가 없습니다.여전히 히스토그램이 표시되지만 모든 데이터는 저자의 그림처럼 2개의 중첩된 색상 그룹으로 분리되지 않고 함께 묶여 있습니다.여기서 무슨 일이 일어나고 있는 걸까요?저는 JMP 11.2.0을 실행하고 있습니다.
이것은 창의 화면 캡처입니다.
감사합니다!
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법안녕,
팁 주셔서 감사합니다. 작동합니다
일부 고객은 일상적인 분석을 위한 밀도가 포함된 오버레이 히스토그램에 관심이 있습니다.
JSL 없이 밀도를 추가하기 위해 그래프 빌더에 옵션을 추가할 수 있다고 생각하십니까?
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법@francois_berger 여러분의 관심과 제안에 감사드립니다!
원하는 것과 유사한 플롯을 생성할 수 있으므로 Fit Oneway(연속 Y 대 범주형 X를 사용하여 Y를 X로 피팅)를 고려하십시오(밀도 비교).
https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/#page/jmp/example-of-the-densities-options.shtml#ww854340
그래프 빌더에 원하는 기능을 추가하려면 JMP 위시리스트를 참조하세요. https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/idb-p/jmp-wish-list .다른 사람들도 비슷한 관심을 표명한 위시리스트 게시물은 다음과 같습니다. https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/Support-for-overlaying-multiple-distributions/idi-p/359241 . 거기에 귀하의 의견을 게시해 주시겠습니까? (위에서 제가 좋아했던 기본 위시리스트 페이지에 설명된 대로 맥락/동기를 제공하면 도움이 됩니다.) 일반적으로 관심이 많을수록 제품 관리 및 소프트웨어 개발 팀이 신중하게 고려할 수 있도록 더 나은 상황을 제공합니다.
하지만 한 가지 명심해야 할 점은 영역 중첩(%)과 같은 것에 관심이 있는 경우 개발 팀으로부터 이러한 종류의 구현이 Graph Builder에서 상당히 까다로울 수 있으므로 사용자 정의 스크립트나 JMP와 같은 것이 필요하다는 말을 들었습니다. 추가 기능이 이러한 요구를 더 잘 충족할 것입니다.여기에 제안된 것과 같습니다. https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/Support-for-overlaying-multiple-distributions/idi-p/359241
Re: JMP에서 히스토그램을 오버레이하는 방법가우시안 적합 없이 보기 좋은 곡선만 원하는 경우 막대 및 밀도 설정으로 히스토그램을 2배로 사용할 수 있습니다.
두 개의 오버랩 설정을 사용하여 높이를 미세 조정할 수 있습니다.
Graph Builder 2024의 힘 잠금 해제 @ 20분
Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
Graph Builder(
Size( 442, 271 ),
Show Control Panel( 0 ),
Variables( X( :height ), Y( :sex ), Overlay( :sex ) ),
Elements(
Histogram(
X,
Y,
Overlap( 5 ),
Histogram Style( "Kernel Density" )
),
Histogram( X, Y, Overlap( 5 ) )
)
);
