Wählen Sie in JMP 19 in der Menüleiste „Hilfe“ > „Skriptindex“ und suchen Sie nach JSL-Funktionen, die speziell zu Version 19 hinzugefügt wurden.
Es wurden verschiedene Funktionen hinzugefügt, aber wie Sie im roten Kasten im Bild unten sehen können , wurden viele Col-Funktionen hinzugefügt .
In diesem Artikel stellen wir die neue Col()-Funktion vor, die in JMP 19 hinzugefügt wurde, und erläutern die Vorteile ihrer Verwendung sowie einige Beispieldaten.
Was ist die Col()-Funktion?
Die Funktion Col() gibt zusammenfassende Statistiken für eine angegebene Spalte zurück.
Wenn Sie beispielsweise „Col Mean(Column 1)“ für eine fortlaufende Spalte „Column 1“ angeben, wird der Mittelwert von „Column 1“ für alle Zellen zurückgegeben.
Darüber hinaus können Sie bei vielen Col()-Funktionen eine By-Variable als Argument angeben, die zusammenfassende Statistiken für jede Gruppe zurückgibt.
Wenn Sie beispielsweise Col Mean(Größe (Zoll), Alter) für die JMP-Beispieldaten „Big Class.jmp“ angeben, können Sie die durchschnittliche Größe für jedes Alter (12 bis 17) ermitteln, was das zweite Argument ist.
Vor diesem Hintergrund stellen wir die neue Funktion Col() vor, die in JMP 19 hinzugefügt wurde. Wir erklären Col At() und Col Score() anhand von Beispielen.
Col At-Funktion
Die Funktion Col At() ist eine erweiterte Version der Funktion Lag(), die Daten aus einigen Zeilen zurückgeben kann. Sie kann wie die Funktion Lag() verwendet werden, bei der Sie eine By-Variable angeben können.
Anwendungsbeispiele
Daten : Stromverbrauch pro Minute gemessen für einen Haushalt über drei Tage vom 1. bis 3. Januar
Zweck : Um die Zeiträume mit den größten Leistungsänderungen herauszufinden, berechnen Sie die Differenz zwischen der Leistungsmenge zu einem bestimmten Zeitpunkt und der Leistungsmenge eine Minute zuvor (Lag(1)) und untersuchen Sie diese grafisch.
In den folgenden Daten wird die Leistung für jedes Datum und jede Uhrzeit gemessen. Zu diesem Zweck wird die neu erstellte Spalte „Power_Diff“ mithilfe der Funktion Col At() verwendet.
(Bitte beachten Sie die angehängte Datei „Example_ColAt.jmp“ in diesem Blog.)
Col At(col, index, byVar, Relative(1)) gibt den Wert von col an der Zeilenposition index innerhalb der byVar-Gruppe zurück.
In diesem Beispiel wird für jeden Tag der Leistungswert der vorherigen Zeile (-1) zurückgegeben.
Mit dieser Funktion lässt sich die Verzögerung an einem bestimmten Tag ermitteln (Leistung in Zeile n – Leistung in Zeile (n-1)).
Die herkömmliche Funktion Lag() kann keine Verzögerungen innerhalb von Gruppen finden, die Funktion Col At() hingegen schon.
Die folgende Grafik zeigt den Zeitunterschied pro Tag anhand einer berechneten Spalte. Sie können sehen, dass es am 3. Januar Zeiten gibt, in denen der Unterschied nach 12:00 Uhr besonders groß ist.
Hinweis: Mit dem Argument Relative(1) kann die Indexnummer der vorherigen Werte wie oben gezeigt zurückgegeben werden. Wird dieses Argument nicht angegeben, werden die ersten und letzten Zeilenwerte der byVar-Gruppe zurückgegeben. Weitere Informationen finden Sie in den Spalten „Erste Potenz“ und „Letzte Potenz“ in den angehängten Daten.
Col Score-Funktion
Die Funktion Col Score() gibt den Rang (ganzzahlige Punktzahl) für eine angegebene Spalte zurück. Durch Angabe einer By-Variablen können Sie den Rang innerhalb einer Gruppe ermitteln.
Anwendungsbeispiele
Daten : 1500-m-Laufzeiten und Ballwurfweitenrekorde für 30 Männer und Frauen
Zweck : Ermitteln Sie die Ranglisten der 1500-m-Laufzeiten nach Geschlecht und untersuchen Sie die Beziehung zwischen diesen Ranglisten und der Distanz, die der Ball geworfen werden kann.
(Weitere Einzelheiten finden Sie in der angehängten Datei „Example_ColScore.jmp“.)
Col-Score(xCol, byVar) gibt die Rangfolge für die Werte von xCol für jede byVar zurück. In diesem Beispiel erfolgt die Rangfolge nach Geschlecht basierend auf der Laufzeit von 1500 m.
Mithilfe der neu erstellten Spalte „Rang nach Geschlecht“ haben wir die Wurfweite der Bälle für die jeweilige Geschlechterwertung in einem Balkendiagramm dargestellt. Dabei stellten wir fest, dass die Wurfweite bei Männern umso größer war, je höher die Rangfolge bei Männern war. Bei Frauen war dieser Trend jedoch nicht zu beobachten.
Weitere hinzugefügte Col()-Funktionen
Zusätzlich zu den oben genannten Funktionen fügt JMP 19 die folgenden Col()-Funktionen hinzu:
Einzigartiger N-Hals : Gibt die Anzahl der eindeutigen Werte in der Spalte zurück.
Spalteninterpolation : Gibt den interpolierten y-Wert für eine bestimmte x-Position zurück.
Spaltensequenz : Gibt die Position einer Zeile innerhalb einer byVar-Gruppe zurück (eine erweiterte Version der Funktion Row()).
Weitere Informationen finden Sie im Skriptindex.
Diese Col()-Funktionen beziehen sich auf eine Funktion namens „Spaltenbereich“.Aber über diese Funktion sprechen wir ein anderes Mal.
von Naohiro Masukawa (JMP Japan)
Naohiro Masukawa – JMP-Benutzergemeinschaft
