잔 그레그 쓴 :
좋은 지적이야, SB. 가속도에 대한 선형 측정이 더 있다면 놀라지 않을 것입니다. 나는 GPM을 사용해 보았는데 그 결과는 SUV / 트럭 라인이 거의 덜 가파르다는 것과 거의 동일합니다.
SB 쓴 :
나는 mgp가 본질적으로 비선형이기 때문에 mpg 대신에 100mile 당 갤런 또는 갤론을 사용하는 것이 더 낫다고 생각한다. (14mpg와 16mpg의 차이는 22mpg와 24mpg의 차이와 동일하지 않다.) 또는 로그 스케일로 mpg 파일을 만듭니다.
소비자 연맹 (Consumers Union)은 " 연료 경제 대 성능 "라고 말하면서"좋은 연비의 대가로 항상 엔진 성능을 포기할 필요는 없다 "는"증명 "데이터 표를 제공합니다.
원시 데이터를 가지고있는 것을 대단히 감사하지만, 그래픽 시각화는이 주장을 뒷받침하는 데 많은 도움이 될 것입니다. 왜 우리 자신을 위해 보이지 않는지 JMP ?
JMP의 인터넷 열기 명령 덕분에 테이블을 JMP로 쉽게 가져올 수 있습니다. 각주를 지우고 분류 칼럼을 추가하기위한 약간의 정리 작업을 마친 후에 나는 좋은 데이터 테이블을 가지고 작업 할 수 있습니다. 이제 Graph Builder에서 가속 대 연비를 볼 수 있습니다.
나는 닛산 잎과 시보레 볼트를 제거했습니다. 왜냐하면 그것들은 극단적 인 이상 치이고 동일한 MPG 의미가 없기 때문입니다. 가속도는 초 단위이므로 더 낮은 것이 좋습니다. 더 매끄럽게 보여주는 기본 추세는 연료 경제가 좋아짐에 따라 가속이 더 악화된다는 것입니다. 원 보고서가 정확히 무엇인지는 알 수 없습니다.
어쩌면 소비자 연합 (Consumers Union)은 독립적으로 취급되는 카테고리 내에서 가속 페널티가 없다는 것을 의미했을 수도 있습니다. 이를 위해 카테고리를 오버레이 변수로 추가하겠습니다. 또한 각 추세에 대해 통계적으로 더 잘 이해할 수 있도록 회귀선 요소 (JMP 10에서는 새로운 요소)를 사용합니다.
그래프 빌더는 회귀선을 사용하여 기본적으로 95 % 신뢰 구간을 표시하므로 적합성의 정도를 느낄 수 있습니다. 정상적인 상태에서 선형 회귀에 대한 가정 "진정한"가장 잘 맞는 선은 음영 처리 된 영역의 95 %에 해당합니다. 모든 간격은 양수, 음수 또는 음의 기울기를 포함 할만큼 충분히 넓습니다. 따라서 우리는 강력한 통계적 결론을 "입증 할"수는 없지만 여전히 흥미로운 추세를 볼 수 있습니다.
- 라인의 대부분은 상대적으로 편평하며 Consumers Union의 진술을 (약하게)지지합니다.
- 가장 왼쪽에있는 대형 SUV 및 픽업 트럭 카테고리는 강한 상승 기울기를 가지며 연비가 향상됨에 따라 가속이 저하되는 것을 나타냅니다.
- Subcompact 범주에는 하향 경사가 있습니다. 어떤 설명, 독자?
- Lotus Elise는 스포티 한 자동차에서도 가속 아웃 라이어입니다. 이를 제외하면 스포티 자동차 카테고리는 양의 기울기로 남겨 둡니다.
요약 시각화를 너무 많이 읽기 전에 Consumers Union 데이터에는 테스트에서 잘 수행 한 자동차 만 포함되어 있으며 시각적 복잡성을 줄이기 위해 그래프에는 12 개의 자동차 카테고리 중 8 개만 표시된다는 점에 유의하십시오.
그룹을 비교하는 또 다른 방법은 작은 배수 데이터 시각화 스타일. 범주 변수를 오버레이 역할에서 줄 바꾸기 역할로 이동하면 요소가 겹치거나 고유 한 색상이 부족하여 12 가지 범주를 모두 볼 수 있습니다.
또한 Wrap 그룹의 주문 변수로 Fuel Economy를 추가하여 평균 연비로 패널을 정렬합니다. 주문 변수를 어떻게 설정합니까? 그룹 라벨 영역 바로 아래의 영역으로 드롭합니다.
어느 그래프가 스토리를 더 잘 표현하는지, 오버레이 또는 작은 배수가되는지 알려줍니다.
