| Lautsprecher |
Transkript |
| Grüße und willkommen zu Bildern aus der Galerie Fünf |
Erweiterte Graph Builder-Ansichten. In früheren Präsentationen kam es zu vielen merkwürdigen Vorkommnissen, beispielsweise zu Unterbrechungen durch Besuche von Außerirdischen. Wir bitten um Entschuldigung und zeigen zu Beginn unserer Präsentation eine ausführlichere Graph-Demo. |
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Verwenden wir den Graph Builder, um die Frage zu beantworten, welches Land die höchsten Gebäude hat. Dazu verwenden wir Holzklötze, die jeweils 150 Meter Gebäudehöhe darstellen. Auf der Rückseite jedes Klotzes befindet sich ein Barcode, mit dem wir Informationen direkt in JMP scannen können. |
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Durch die physische Verwendung der Blöcke verfügen wir nun über ein physisches maßstabsgetreues Modell. |
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Dadurch wurden die Daten automatisch in JMP eingetragen und ein Balkendiagramm in absteigender Reihenfolge erstellt. |
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Warte, hörst du das? |
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Okay, Godzilla. Möchten Sie lieber, dass wir ein Diagramm über Sie zeigen? |
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Also lasst es uns tun. |
| Scott Wise |
Herzlich willkommen! Willkommen zu den Bildern aus der Galerie. Mein Name ist Scott Wise, und ich hoffe, Ihnen hat das Video gefallen. Wir möchten Ihnen einige fortgeschrittene Funktionen im Graph Builder zeigen, von denen Sie wahrscheinlich nicht wussten, dass Sie sie automatisch ausführen können. |
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Wir zeigen Ihnen ein paar cleverere Möglichkeiten, Godzillas Geschichte noch fesselnder zu erzählen. Es gab einen Artikel, der einen alarmierenden Trend aufzeigte. Darin hieß es: Seit Godzilla 1954 begann, |
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er ist immer größer und größer geworden. |
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Weiter... bis zu dem Punkt, dass er viel größer ist als früher. |
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Das ist ziemlich beunruhigend. Er ist von Anfang an ziemlich destruktiv. Deshalb möchten wir das zeigen. Und natürlich müssen wir die Daten in JMP importieren; das war ziemlich einfach. |
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Hier sind die Daten in JMP. Wir haben die Höhe in Metern. Er ist also... wir sehen, dass er von 50 Metern auf 150 Meter gewachsen ist, wie auf seinem letzten Bild aus dem Jahr 2019. |
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Nun gibt es ein paar Dinge, die wir tun können. Diese Option gibt es in JMP schon länger, aber Sie haben sie vielleicht noch nie gesehen. Sie können Bilder in JMP einfügen. |
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Wenn ich hier eine Spalte hinzufüge, sehen Sie, dass sie leer ist und die Klammern enthält. In der Spalte „Info“ sehen Sie einen Ausdrucksdatentyp. |
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Und Bilder sind eines der Dinge, die es braucht. Und wenn ich also gehe und mir anschaue |
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Ich habe jedes beliebige Bild, und ich habe diese als separate Bilder hier in meiner PowerPoint-Präsentation. Ich muss sie nur noch greifen, |
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ziehe es direkt in meine JMP-Tabelle und es passt die Größe an. Das ist wirklich cool. Und du kannst auch |
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Ich beschrifte diese Spalte, damit sie angezeigt wird, wenn ich mit der Maus über Punkte in meinen Diagrammen fahre. Ich lösche diese Zeile, aber hier sind die Bilder, die ich habe. |
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Okay, kehren wir nun zu unseren Daten zurück. Wir erstellen ein einfaches Balkendiagramm. Ich setze die Meterhöhe auf das Y-Feld. Das Jahr setze ich auf das X-Feld. Ich fordere die Balken hier oben vom Balkenelement an. |
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Die Ansicht ist jetzt nicht mehr dieselbe wie vorher. Zwischen den Balken ist viel Platz. Um die Balken zu ändern, klicke mit der rechten Maustaste in den Balkenbereich. Gehe zu „Anpassen“. |
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Klicken Sie auf die Leiste und geben Sie als Breitenverhältnis etwa 0,99 oder etwas darunter ein. Sie sehen, dass der Raum ausgefüllt ist und kaum Platz dazwischen bleibt. Das ist ziemlich cool. So habe ich diese Informationen. |
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Dies hat mir die relative Größe von Godzilla gegenüber diesen... über die Jahre des Filmemachens gegeben. Und natürlich, wenn man mit der Maus darüber fährt, natürlich die |
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Neben der aktivierten Beschriftung wird das Bild angezeigt. Aber was, wenn ich das Bild als Balken verwenden möchte? Gibt es eine Möglichkeit dafür? Ja, die gibt es. Also habe ich dieses Balkendiagramm in meine PowerPoint-Präsentation kopiert. |
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Und ich habe es sozusagen als Vorlage verwendet. Dann habe ich mir gefragt: „Kann ich die Bilder einfach nehmen und das JMP-Balkendiagramm als Vorlage verwenden, um sie auf die richtige Größe und den gleichen Maßstab zu bringen?“ Und ja, das geht. Sie sehen hier, ich habe es einfach angepasst. |
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Also habe ich sie alle irgendwie an die richtige Stelle gebracht. |
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Und dann konnten wir natürlich ein... das konnten wir als Gruppenbild verwenden. So, jetzt habe ich ein relativ maßstabsgetreues Gruppenbild. |
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Das war also sehr nützlich, denn was ich tun kann |
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ist, wenn ich zurückkomme |
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in JMP. |
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Lassen Sie uns meinen Graph Builder wieder aufrufen. |
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Und ich nehme einfach diese Gruppierung. |
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Ich kann es in mein Diagramm einfügen. |
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Es rastet einfach da ein. |
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Dann können Sie es positionieren und in das richtige Format bringen. Und natürlich, wenn Sie es transparent und groß machen, |
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das hilft wirklich. |
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Sie können es ausbauen und den Graphen verkleinern, um ihn auf die richtige Größe zu bringen. Es erfordert zwar ein wenig Fingerspitzengefühl, aber das Ergebnis ist |
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Sie können dann dieses Größendiagramm anpassen. Ein weiteres Diagramm, das ich erstellen möchte, sind Balken- und Nadeldiagramme. |
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Ich mag diese, man kann den Kreis hervorheben. Man kann sogar etwas am Kreis ausrichten, so ähnlich wie Stecknadeln, oder die Spitze eines Kugelschreibers. Und dann hat man, wisst ihr, eine lange … |
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Eine lange Linie dort verbindet es irgendwie mit dem Etikett. Das ist also eine nette Ansicht. |
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Das ist in JMP ganz einfach. Gehen Sie zurück, geben Sie Meter Höhe und Jahr ein, gehen Sie zu Balken, wählen Sie dieses Mal aber unter Balkenstil die Option Nadel aus. |
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Und vielleicht füge ich auch noch ein paar Punkte hinzu und natürlich kann ich die Größe auf die Meterhöhe einstellen. |
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Und ich kann es auch einfärben. Vielleicht male ich es nach dem ... wo ... wo Godzilla angegriffen hat. Und wenn ich die Kreise repräsentativer gestalten möchte |
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Ich kann mit der rechten Maustaste auf diese Markierungsgröße klicken, und mir wird angezeigt, dass die Größe des Kreises in Metern Höhe angegeben ist. Vielleicht kann ich das auf etwa 12 erhöhen. Jetzt erhalte ich eine viel größere Trennung zwischen 1954 und 2019. |
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Und wieder werden die Bilder auftauchen. |
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Und Sie können dort sogar aufhören. Ich bin noch ein bisschen weiter gegangen. |
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Ich habe dieses Diagramm erstellt. Und auf diesem Diagramm |
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Bei den Achseneinstellungen habe ich eine Referenzlinie eingetragen, bei der die maximale Tiefe der jeweiligen Zielhäfen lag. |
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Und der Grund dafür war, dass ich einen lustigen Artikel gelesen habe, in dem dem Notfallkoordinator von New York City eine hypothetische Frage vorgelegt wurde. |
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Dies geschah nicht lange nach Godzillas Besuch dort. Und so sah Godzilla 1998 sehr dinosaurierartig aus. |
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Und er sagte, falls Godzilla jemals zurückkommt: „Sind Sie besorgt? Sind Sie vorbereitet?“ Und er sagte: „Kein Problem. Wir werden die Stadt evakuieren, und zwar sehr schnell.“ Und er sagte: „Warum ist das so?“ Und er sagte: „Na ja, die eigentliche |
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Sie wissen, die maximale Tiefe des New Yorker Hafens ist nur hier so groß und Godzilla ist weit oben. Wir werden ihn also weit draußen sehen, bevor er überhaupt Land erreicht. Also dachte ich, das wäre |
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Ziemlich amüsant. Natürlich kann man diese Diagramme auch kombinieren. Wir können das skalierte Bild, das Balkendiagramm, mit dem Nadeldiagramm kombinieren, sodass ich viele Informationen habe, einschließlich der Hafentiefe zu Zielen. Und jetzt sehen Sie natürlich das Bild von Godzilla. |
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Also gut, ich hoffe, euch hat diese kleine Demonstration gefallen. Und genau das ist es, was |
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diese ganzen Präsentationen. Wir nennen das Bilder aus der Galerie und wir werden jedes Jahr herausgefordert, eine Handvoll fortgeschrittener Ansichten zu präsentieren, die vielleicht Leute gemacht haben |
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mit viel Mühe und in Tabellenkalkulationen und anderen Paketen oder wirklich herausfordernd JMP erstellen zu können. |
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Und JMP ist so flexibel und interaktiv, dass Sie viele tolle Ansichten erhalten, die Ihre Daten noch überzeugender machen können. |
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Und hier nun, ohne weitere Umschweife, die Bilder aus der Galerie für dieses Jahr. Wir sind bei unserer fünften Ausgabe und haben hier sechs wunderschöne Ansichten. |
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Nummer eins ist ein informativer Boxplot. |
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Nummer zwei ist ein Ridge Plot Dichtediagramm. Nummer drei ist eigentlich |
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mit mehreren Bereichen als Flächenbereichsdiagramm dazwischen, auf meinen Linien. |
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Nummer vier ist ein informatives Punktediagramm. Es ist eine einzigartige Ansicht, um Punkte und Größenpunkte zu betrachten. |
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Nummer fünf ist nun ein Boxplot mit Ausreißerboxen. |
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Kein Boxplot, entschuldigen Sie, Bagplot mit Ausreißerboxen, also ist Bagplot eine neue Funktionalität. |
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Eine zweidimensionale Möglichkeit, Ausreißer zu erkennen. Ich habe sogar einige Ausreißerkästen an den Rändern eingefügt. Nummer sechs ist ein Komponenten-Effekt-Diagramm. |
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und es hilft Ihnen, wenn Sie Mischungskomponenten haben, die zusammen 100 % ergeben müssen. Es hilft Ihnen, eine Möglichkeit zu finden, sie in einem Diagramm anzuzeigen, in dem Sie Ihre Mischungseinstellungen betrachten und sehen können, wie sie auf eine Ausgabe reagieren. |
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Vielleicht etwas, womit Sie experimentieren oder was Sie modellieren möchten. Das ist also sehr praktisch. |
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Das sind also die sechs Ansichten. Wir haben wahrscheinlich nicht die Zeit, alle sechs durchzugehen. Wenn ich diese Präsentation normalerweise live halte, würde ich vielleicht abstimmen, aber ich kann Ihnen sagen, ich habe eine ziemlich gute Vorstellung davon, was ich vorher gemacht habe. |
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Ich zeige Ihnen zuerst die beliebtesten Ansichten. Und was wir nicht behandeln, behandle ich gerne. |
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später für Sie. Ich werde Ihnen im Skript Anweisungen geben, wie Sie es selbst generieren können. |
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Das Schöne daran ist, dass Sie ein Geschenk von uns bekommen. Dieses Geschenk besteht aus Bildern aus dem Galerie-Journal, auf die Sie jederzeit zurückgreifen und sie verwenden können, wenn Sie eine dieser Ansichten oder Übungen nachbilden möchten. |
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das Ridgeline-Diagramm. Dies war eine neue Ansicht in JMP 15 |
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und es zeigt Ihnen eine Menge gestapelter Histogramme übereinander, gegenüber einer Reihe von kategorischen Ebenen |
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auf meiner Y-Achse. Und es ist sehr nützlich, besonders wenn man Signaldaten oder Wachstumsdaten aufzeichnet und sie im Vergleich zu einer Referenz betrachten möchte. Das war also etwas |
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echte medizinische Daten und wir haben dieses DMSO-Medikament und sie wollten, sie hatten das … |
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Sie hatten eine gewisse Messung der Fläche, wo sie den Logarithmus dieser Messung genommen haben, und ich möchte herausfinden, wie die Dinge gleich oder anders sind als meine Referenz, meine rote |
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Verteilung. Ich zeige Ihnen, wie wir das einrichten. Sie haben in Ihrem Journal gute Informationen und Tipps dazu. Wir werden diese Daten verwenden und die Kerneldichte in einer Reihe von Ordnungsbefehlen verwenden. |
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Hier sind die Schritte, die wir zur Erstellung dieser Ansicht befolgen. Sie können sie selbst durchgehen und sich ein Bild machen. Die Daten und das fertige Skript sind immer beigefügt. Wir werden also versuchen, dieses Diagramm zu erstellen. Beginnen wir also von vorne. |
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Ich werde also das Medikament auf die Y-Achse setzen. Ich werde den Flächenlog |
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auf der X-Achse und es gibt mir Boxplots und das ist in Ordnung. Jetzt werde ich etwas tun, ich nehme dieses DMSO |
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Und ich lege es in die Überlagerung. Das ist sozusagen mein Rot, Blau, das ist meine Referenz. Damit vergleiche ich es. |
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Bevor wir beginnen: Alles, was Sie im Diagramm haben, kann Ihnen beim Sortieren im Graph Builder helfen. Wenn ich über die Y-Achse gehe und mit der rechten Maustaste klicke, kann ich sortieren. Ich kann nach dem Bereich log10 absteigend sortieren. |
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Also mache ich das und es sortiert nach etwas. Wonach wird sortiert? Wenn ich dort mit der rechten Maustaste klicke, nachdem ich die Sortierung aktiviert habe, werden mir alle Statistiken angezeigt. Standardmäßig wird der Mittelwert verwendet. |
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Ich habe das Gefühl, dass ich hier den Median verwenden werde, da nicht alle normal sind und einige recht lange Enden haben. Und ändert das etwas? Wenig. |
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Die Sortierung erfolgt nun von oben nach unten nach dem Median. Das lässt sich an den Medianlinien erkennen, den 50 %-Quintilen dieser Boxplots. |
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Ich möchte aber keine Boxplots, sondern Balkendiagramme. Dazu muss ich nur hier hochgehen und auf das Balkensymbol klicken. |
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Jetzt sieht es ganz gut aus. Aber wie bekomme ich diese glatten Linien und wie komme ich in die Überlagerung? Alles, was Sie tun müssen, ist unter „Histogrammstil“, hier unten im kleinen Bedienfeld für Histogramme, die Kerneldichte auszuwählen. |
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Und Sie erhalten zwei Glätter, Sie erhalten eine Überlappung und Sie erhalten eine Glätte. Die Glätte steuert, wie holprig sie sein soll. Sie möchten diese Linien glatt machen, und ich mag sie nur leicht holprig. |
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Und jetzt steuern die Überlappungen, wie stark die Überlappung mit der nächsten Ebene sein soll. Sie können ein wenig … viel Überlappung geben. Geben Sie ihm eine kleine Überlappung. Was auch immer am sinnvollsten ist. |
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Und das war's. Sie können zusätzlich Referenzlinien hinzufügen, indem Sie mit der rechten Maustaste auf „Zugriffseinstellungen“ klicken und hier unten einige Referenzlinien hinzufügen, um Ihre Ansicht zu verbessern. |
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Wenn ich zu dem in unserem Skript gehe, können Sie sehen, dass ich für das DMSO den Medianwert sowie das Minimum und Maximum hinzugefügt habe. |
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Und Sie können sich ein Bild davon machen, welche sich im Zentrum sehr ähneln, welche eine ähnliche Form haben und welche sich stark voneinander unterscheiden. Das ist also die Ridgeplot-Dichte. |
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Deshalb geben wir Ihnen dieses Tagebuch erneut, damit Sie es nachmachen können. |
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Und nun zur nächsten Ansicht. Die nächste Ansicht, die wir uns ansehen werden, ist wahrscheinlich die zweitbeliebteste von allen: das Bag-Plot mit Ausreißerboxen. Das Bag-Plot ist also eine neue Art von |
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von Diagrammen, die Ihnen eine zweidimensionale Ansicht bieten. |
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Ich habe also (das sind Verschmutzungsdaten) also habe ich Ozon auf meinem Y und ich habe Partikel (PM10) |
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auf meiner x-Achse. |
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Jetzt habe ich also dieses Beuteldiagramm hier. |
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Das ermöglicht es mir, einen Mittelpunkt zu finden. Das ist dieses kleine Sternchen, das etwas schwer zu erkennen ist. Ich werde es etwas größer machen, wenn wir das machen. Aber |
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Dieses kleine Sternchen dort ist tatsächlich die Mitte des zweidimensionalen Raums zwischen Ozon und PM10. |
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Und es zeichnet ein paar Zäune, zeichnet und ... zeichnet ein wenig ... |
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kleinen Bereich, der dieser zweidimensionalen Gruppierung am nächsten liegt, und dann zeichnet es einen Zaun nach außen und sagt, wenn ein Punkt hinter dem Zaun liegt, wie dieser Punkt hier, |
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es handelt sich sowohl hinsichtlich PM10 als auch Ozon tatsächlich um einen Ausreißer in einem zweidimensionalen Zaun, und das ist ziemlich cool. Und was ich gemacht habe, war, an den Rändern einige Boxplots einzufügen. |
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Denn ich wollte sehen, was herausgekommen wäre, wenn ich mir aus eindimensionaler Perspektive nur PM10 angesehen hätte. |
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Nun, dieser Punkt hier, das war St. Louis, lag zwar nicht außerhalb des Staubbeutelzauns, aber außerhalb der PM10-Grenze. |
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Der Grund dafür, dass es nicht außerhalb des eingezäunten Bereichs liegt, liegt darin, dass es fast im Mittelbereich der Ozonschicht liegt. Es ist genau dort drin. |
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Richtig, aber Los Angeles wäre wegen Ozon ausgefallen, aber nicht wegen PM10. Ich fand das eine wirklich interessante Sichtweise. Mal sehen, wie wir das umsetzen können. Ich habe wieder diese Graph Builder-Schritte. Wir werden Konturdiagramme verwenden. |
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um uns dabei zu helfen, werden wir ein Bag-Plot im Konturplot und eine Dummy-Variable verwenden. |
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Lassen Sie mich also die Schadstoffkarte aufrufen. |
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Auf geht's. |
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Also gut, ich habe meinen PM10. |
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Ich habe mein Ozon. |
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Ich habe natürlich meine Stadt. |
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Jetzt habe ich eine Dummy-Variable. Und es ist wirklich eine Dummy-Variable. Sie sehen, hier habe ich nur x. Also eine ganze Reihe von x. Nur etwas... etwas Kategorisches, aber das wiederholend |
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kann verwendet werden, um einen neuen Abschnitt Ihres Graph Builders zu öffnen. Dies ist ein Trick, der häufig in Bildern aus der Galerie auftaucht. |
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Also nehmen wir mein Ozon auf das Y und meinen PM10 auf das X. Ich schalte diese glattere Linie aus, füge aber hier oben das Konturdiagramm aus den ... aus diesen Grafikelementen hinzu. |
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Wenn ich mir jetzt hier die Elemente für die Kontur ansehe, kann ich hier das Bag-Diagramm erstellen. |
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Damit ist nun die Taschenhandlung vorbereitet, die ziemlich cool ist. |
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Ich denke, ich werde dieses hier lila färben, nur um darauf hinzuweisen, dass sich dort die Mitte des zweidimensionalen Raums befindet. |
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Und das ist wirklich cool. Wir können sehen, dass der Punkt dort draußen, nämlich Los Angeles, liegt. Das ist weit weg. Wie wäre es, wenn ich diese auch in Boxplots einbeziehen würde? |
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Ich nehme meine Dummy-Variable und ziehe sie hier nach unten, fast bis zum Anfang der linken X-Achse. Dann versucht sie, etwas damit zu machen und sagt: „Oh, du hast eine Kategorie. Es ist x.“ Ich kann hier mit der rechten Maustaste klicken und das in ein Boxplot umwandeln. |
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Und ich werde das Gleiche ganz oben auf der Y-Achse tun, hierher kommen und es ändern. |
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Einfach hier rechtsklicken. Mehr mache ich nicht. Von Punkten ändere ich das in ein Boxplot. So, da ist es. Los geht's. |
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Dieser Abschnitt hier hat eigentlich keine Bedeutung. Ich klicke also mit der rechten Maustaste und möchte in diesem kleinen oberen Quadrat kein Boxplot; ich möchte nichts, also habe ich es einfach entfernt. |
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Um die Größe etwas besser anzupassen, fahre ich mit der Maus über das Dummy-Label. Ich ziehe es ganz nach unten, bis ich eine kleine diagonale Linie erhalte. Dann kann ich die Breite anpassen. Hier ist die Breite, die ich hier verschieben kann. Und dasselbe kann ich tun. |
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auf der x-Achse und lassen Sie es etwas hübscher aussehen. |
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Was irgendwie cool ist. |
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Und natürlich können wir hier reinkommen. Wir können... wir müssen hier nicht das Wort "Dummy" verwenden. Vielleicht möchten Sie in einem Smart Graph kein Dummy, wir können die Beschriftung entfernen |
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Doppelklicken Sie auf die Achse, entfernen Sie die Beschriftung und lassen Sie sie dort drüben erscheinen. Und jetzt habe ich mein Boxplot. Und jetzt habe ich auch mein Bagplot in einem. |
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Und dies ist eine weitere gute Möglichkeit, Referenzlinien zu zeichnen. Ich habe Ihnen bereits gezeigt, wie man Referenzlinien zeichnet. Aber hier sehen Sie, dass ich einige Referenzlinien eingezeichnet habe. |
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Und es gibt auch eine Hover-Hilfe, wenn Sie Dinge haben, die Sie hier beschriften können, und ich glaube, wir haben eine Beschriftung für die Stadt angebracht. |
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Und natürlich erhalten wir Ozon und PM10, da sie im Diagramm enthalten sind. Sie können diese anheften, und Sie sehen, ich pinne St. Louis und Los Angeles. Sie können beliebig verschoben werden. |
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Aber ich habe ein paar Linien und gestrichelte Linien gezeichnet. Und so kann ich meine Argumente im Wesentlichen darlegen: Los Angeles ist im zweidimensionalen Raum ein echter Ausreißer, während St. Louis nur in Bezug auf PM10 ein Ausreißer ist. |
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So erstellen wir ein Bagplot mit Ausreißerboxen. |
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Und noch einmal: Während wir diese Präsentation durchgehen, können Sie gerne etwas verlieren ... mal sehen, hinterlassen Sie eine Frage und Antwort im Chat. Wir melden uns dann bei Ihnen und reproduzieren gerne einige dieser Ansichten für Sie oder beantworten Ihre Fragen. Normalerweise entstehen dabei viele weitere Ideen zu Diagrammen, die Sie vielleicht schon lange erstellen wollten. |
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Okay, als nächstes schauen wir uns Nummer sechs an. Dies ist das Komponenten-Effekt-Diagramm. Wie ich bereits erwähnte, als ich die |
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Bilder aus der Galerie, hier geht es um Mischungen und ich habe eine ganze Reihe von Verdünnungsmitteln. Sie sind alle in ... nur als Beispiel, sie sind alle im selben Behälter. |
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Und das ist ein Behälter mit Lösungen und Chemikalien, und ich kann nicht zulassen, dass sich die Summe über 100 % summiert. Deshalb gibt es Mischungsdesigns und Mischungsmodelle, die Ihnen dabei helfen, die Einschränkung zu setzen, dass niemand |
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Zutat darin, so dass, wenn sie addiert werden, sie alle zu 100% addiert werden müssen. Das ist also der Grund, warum Sie sehen, dass, wenn alle fünf hier nur 20% sind |
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des Betrags, der 100 % ergeben würde. Das ist also nur... das zeigt Ihnen etwas, das sehr schwierig zu realisieren war. Es war einfach, diese Art von Analyse in JMP durchzuführen, aber es war schwierig, sie grafisch darzustellen und darzustellen |
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genau, wie sie... wie die unterschiedlichen Einstellungen, die unterschiedlichen Mischungsverhältnisse hier tatsächlich das Ergebnis beeinflussen, in diesem Fall die Gesamthärte. |
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Und das ist ein schönes Diagramm. Die Verwendung glatterer Linien ist eine echte Hilfe. Wir werden uns also einige Stapeldaten ansehen. |
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Und ich möchte darauf hinweisen, dass |
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Wenn Sie mit Formulierungen und Dingen wie Mischungen zu tun haben, gibt es ein großartiges Buch von Ron Snee und Roger Hoerl mit dem Titel „Strategies for Formulation Development“. |
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Sie verwenden hierfür JMP. Dies ist ein Beispiel für das ABDC-Mischungs-Screening-Design (ABCD). Dies sind einige Ergebnisse aus einem Mischungs-Screening-Experiment. Das ist ziemlich gut. Ich habe die Härte der Tablette ermittelt und die verschiedenen Verdünnungsmengen ermittelt. |
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Also gehen wir einfach zum Graph Builder. Nachdem ich alles eingerichtet habe, gebe ich hier die Tablettenhärte und die Verdünnungsmenge ein. Es wurden mehrere Messungen durchgeführt, also |
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Ich bin nicht überrascht, was da vor sich geht. Und es gibt mehrere Punkte. Aber was ich tun werde, ist, dass ich überlagere |
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durch die Verdünnungsmittel |
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und die zusammenfassende Statistik, die wir verwenden werden. Nehmen wir einfach den Mittelwert. |
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Okay, und das ist das Schöne am Glätter. Sie haben hier im Glätterelement ein Glätter-Steuerelement und können mit der Geradlinigkeit der Kurve spielen. |
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Und ich werde es so lange herunterziehen, bis sie einverstanden sind. Ich habe mich auf 20 % konzentriert, weil es für mich Sinn ergibt, dass alle fünf Punkte zusammen 50 % ergeben. |
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Das habe ich wahrscheinlich noch nie gezeigt. Meine Augen … ich liebe Gitternetzlinien. Sie können diese aktivieren, indem Sie auf die Achse doppelklicken. |
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So, ich kann hier einfach die Gitterlinien einschalten, das hilft meinen Augen wirklich. Aber jetzt, wenn man so etwas sieht... die Ergebnisse dieses Experiments zeigen etwas wie Maisstärke, wo sofort |
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wenn, wenn es niedrig war, machte es keinen großen Unterschied. Nicht viele von ihnen machten einen großen Unterschied, wenn sie eine niedrige Konzentration in Bezug auf |
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wie viel sie aus dem Bottich gemacht haben. Hier können Sie sehen, je mehr wir hineingeben, desto mehr nimmt die Härte der Tablette ab, und wir können so etwas sehen wie: Mann, es ist alles... |
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...ging hoch. |
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Das ist also ein cooles Diagramm und wahrscheinlich etwas, von dem Sie wahrscheinlich nicht wussten, dass wir es tun können, aber in JMP ist es eigentlich ganz einfach. |
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Okay, ich schaue mal nach, wir sind ganz gut. Also mache ich weiter, bis die Zeit abgelaufen ist. Ich wähle die nächstbeliebteste Ansicht. Die nächstbeliebteste Ansicht |
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waren diese informativen Punktdiagramme. Es handelt sich um ein Zittern der Punkte, das aber eine schöne Ansammlung bildet und so eine Art kreisförmiges Raster bildet. |
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Und Sie sehen, wir haben es sogar ... dieses hier ist nach Karton sortiert und nach Kalorien gefärbt. Das ist also eine Menge Bier, also ich ... |
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Dieses Jahr habe ich eine ziemlich extreme Diät gemacht, und ich bin damit wirklich gut zurechtgekommen. Unter anderem musste ich auf die Biersorte achten, die ich trank. |
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Ich konnte die kalorien- und kohlenhydratreichen Stouts und Porter, die ich sonst trinke, nicht trinken. Deshalb habe ich meine Trinkgewohnheiten geändert, aber ich würde gerne eine Tabelle mit einigen meiner Lieblingsbrauereien erstellen, um neue Getränke zu entdecken. |
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Also, ziemlich einfach zu machen. |
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Wir werden hier runtergehen und uns die Bierkalorien ansehen. |
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Ich werde jetzt die Brauerei auf die x-Achse setzen, die Kalorien auf die, ähm, |
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und dann, und dann die Farbe und Größe. |
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Es ist also ein etwas anderes Diagramm, und wir werden die Y-Achse nicht verändern. Hier unten habe ich die Brauerei. Sie enthält eine Reihe von Punkten. Nun weiter |
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Und |
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gehen Sie vor und Größe |
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durch die Menge an Kohlenhydraten und Farbe durch die |
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Kalorien. |
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Und vielleicht mache ich sie alle pro Unze. Vielleicht ist das eine faire Darstellung. Hier ist also eine Version des Diagramms, das wir haben. |
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Jetzt, |
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das sieht ziemlich interessant aus. Aber Sie fragen sich vielleicht, was los ist, was genau los ist mit |
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Diese Gruppierung gibt es nicht. Sie sind alle irgendwie in der Sündenlinie. Sie sind leicht nervös. |
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Nun, wenn ich meinen lokalen Datenfilter verwende, verkleinern wir die Daten. Wir betrachten nicht alle Brauereien, sondern nur einige der Top-Brauereien. Hier ist also... |
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Ich habe direkt unter diesem Hotspot erneut nach einem lokalen Datenfilter hier unten gefragt. |
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Und dann dieses rote Dreieck. Damit kann ich nach Anzahl sortieren und die größten finden. Jetzt suche ich nur noch die vier größten. Jetzt siehst du die Gruppierung. Ich klicke hier und füge eine Gitterlinie hinzu. |
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um das deutlich zu machen. Und jetzt kann ich sehen, wissen Sie, Sierra Nevada hat |
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Sie wissen schon, ein wirklich kalorienreiches und kohlenhydratreiches Bigfoot, das ein wirklich leckeres Bier ist. Okay, aber ich sehe, da ist noch etwas anderes, viel kleineres, wie zum Beispiel Anheuser Busch mit dem Budweiser Select 55, das |
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sagt keine Kohlenhydrate oder sehr wenig Kohlenhydrate pro Unze. Wissen Sie, es gibt nur 4,6 Kalorien pro Unze, wissen Sie, aber etwas darunter, etwas nahe Null. |
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Das ist wirklich cool anzusehen. Wenn ich jetzt zu viele davon hinzufüge, verliere ich es. Man fragt sich: „Also, Scott, wie bekomme ich das wieder zurück?“ |
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Keine Angst. Natürlich können Sie Ihre Liste jederzeit verkleinern. Sie können Ihr Diagramm auch vergrößern, aber unter den Punkten gibt es ein Jitter-Limit. Und wenn ich dieses Jitter-Limit auf zwei erhöhe, können Sie sehen, dass es Ihnen erlaubt, |
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Nehmen Sie etwas mehr Platz in Anspruch, um diese Jitter zu erzeugen. Jetzt können Sie sehen, was Sie wollen. Jetzt können Sie eine kleinere Teilmenge erhalten und genau die Ansicht erhalten, die Ihnen gefällt. |
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Also gut, ich hoffe, es hat Ihnen gefallen. Es ist eines meiner Lieblingsstücke. |
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Okay, als Nächstes schauen wir uns einen informativen Boxplot an. Das ist schnell erklärt. Auch er ist neu in JMP 15. Es handelt sich um Boxplots, Bagplots und … |
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die...diese Boxplots, |
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Dieses Bag-Plot und das Ridge-Plot waren neu in Version 15 und hatten neue Funktionen. Das ist also ein anderer Stil. |
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das ist irgendwie cool |
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Diese Ansicht erhalten Sie hier. Außerdem kann ich diese Boxplots einfärben, da sie durchgehend sind. Jetzt kann ich ihnen eine Farbe zuweisen. Und hier habe ich sie nach einer Prozessfähigkeitsmessung eingefärbt. Das gibt Ihnen eine weitere Möglichkeit, Ihren Boxplot hervorzuheben, was ziemlich cool ist. |
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Wir werden uns also diesen Stapel von Lüfterlieferanten ansehen. Das ist eine Reihe von Lüfterlieferanten, die wir auf ihre Umdrehungen pro Minute untersuchen. |
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Ich gehe in den Graph Builder. Ich setze den Lüfterlieferanten auf das X, die Lüfterdrehzahl auf das Y und frage nach Boxplots. Ganz einfach. Jetzt wähle ich unter „Stil“ „Gib mir solide“. |
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Okay, und das ist ein brandneuer Stil. Es gibt auch einen dünnen Stil, falls dir der gefällt. Ich mag diesen soliden Stil, weil ich damit etwas wie Cpk nehmen und danach färben kann. |
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Und genau das haben wir hier gemacht. Und wenn ich hier rechts auf den Farbverlauf klicke, wähle ich vielleicht einen Farbverlauf von Grün über Weiß nach Rot, so eine Art |
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Go-Stop-Situation. Ich werde sie umkehren, um sicherzustellen, dass das Sinn ergibt. Und jetzt kann ich sehen, dass die Dinge mit den schlechtesten Fähigkeiten tatsächlich herauskommen |
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jenseits meiner oberen Spezifikationsgrenze. Die Dinger mit höherem Cpk und höherer Leistungsfähigkeit sind viel näher an der Mitte und meinem Ziel, nicht allzu weit verteilt. |
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Das ist also eine ziemlich coole Ansicht, ziemlich einfach zu verwenden. |
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Okay, wir haben tatsächlich Zeit, das letzte durchzugehen, was fantastisch ist. Das letzte, was wir uns ansehen werden |
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ist dieses Flächen-Bereichsdiagramm. Es besteht nicht nur aus Linien. Jeder weiß, wie man Linien und Trenddiagramme erstellt. Aber Sie sehen, dass ich hier zwischen den Linien eine schattierte Fläche habe. |
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Was wir hier gemacht haben, war, dass ich dieses Diagramm mit Bill Worley erstellt habe, wir haben auch einen guten Blog darüber. Wir haben uns verschiedene |
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Altersgrenzen, in denen Sie mit dem Bezug Ihrer US-Sozialversicherung beginnen können: Sie können sie mit 62 Jahren frühzeitig in Anspruch nehmen, Sie können sie mit 68 Jahren und 8 Monaten als nächstes in Anspruch nehmen, und Sie können sie in Anspruch nehmen … Sie können bis zu Ihrem 70. Lebensjahr warten, und die Auszahlungen werden jedes Jahr höher. |
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Wenn ich also eine 62 nehme, erhalte ich eine geringere Auszahlung. Aber natürlich fange ich früher an. Deshalb wollten wir ein gutes Diagramm, das die Kompromisse aufzeigt. |
