JMP 19 출시 이후 처음으로 원시 데이터 분석(Raw Data Studies) 게시물을 작성했는데, 놀랍게도 이미 여러 가지 새로운 JMP 19 기능을 사용하고 있었습니다. 하지만 이 기능들은 JMP 19의 새로운 기능 관련 주요 게시물에는 포함되지 않았기 때문에, 메타 블로그 게시물로 요약하는 것이 좋겠다고 생각했습니다. 원래 게시물에서는 고등학교와 대학 미식축구 선수들의 데이터를 분석하고 있었습니다. 어느 시점에서는 Y축에 두 그룹을 배치하여 NFL 드래프트 여부를 나타내는 점 그래프를 만들었습니다. 각 점은 선수를 나타내고 X축은 고등학교 성적을 나타냅니다.
이 차트는 여러 가지 JMP 19 기능을 사용합니다.
- 두 그룹의 점들을 모두 중앙으로 이동시키는 "서수형" 지터 방향입니다. 이 난해한 이름은 제가 직접 명명했으며, 이 스타일을 서수형 또는 명목형 로지스틱 적합도 차트에 적용하는 데 참고 자료로 사용됩니다.
- 더욱 밀집된 패킹을 위한 육각형 격자 점 그림.
- 지터 스무딩은 한 스택이 X 방향의 밀도 부드러움과 오류의 균형을 이루는 최적화 기준에 따라 이웃 스택에서 점을 가져올 수 있는 기능입니다.
다음 그래프는 고등학교 스타 등급에 따라 선수들을 구분하여, 특정 대학 출신 선수 중 드래프트된 선수의 비율을 보여줍니다.
그래프는 적합선 요소를 사용하지만, 반응 변수는 실제로 이항 변수(드래프트 여부와 관계없이)입니다. 이 경우 신뢰 구간은 이항 변수이며, 이는 불균형이 발생할 수 있고 0~1 구간을 넘을 수 없음을 의미합니다. 사우스캐롤라이나에는 5성급 선수가 몇 명뿐이었기 때문에 신뢰 구간이 매우 넓고, 모두 드래프트되었으므로 평균은 100%이지만 신뢰 구간의 상한은 100%입니다. JMP 19의 새로운 기능으로, 마우스 오른쪽 버튼 클릭 > 그래프 복사를 사용하면 바닥글 텍스트가 출력에 포함됩니다.
마지막으로, 원본 게시물에는 드래프트 비율과 선수의 고등학교 평점의 추세 곡선을 보여주는 매끄러운 그래프가 있습니다. 학교별로 그 관계를 분석한 내용은 다음과 같습니다.
새로운 p-스플라인 스무더와 이를 통해 가능한 몇 가지 기능을 활용합니다.
- 추세 곡선은 매끄러우면서도 음수가 아니도록 제한됩니다.
- 추세 곡선은 하강하지 않도록 제한됩니다. 즉, 선수 평점이 높다고 해서 드래프트 가능성 예측이 낮아져서는 안 됩니다. 예를 들어, 플로리다에는 낮은 평점(약 0.8)을 받는 선수가 몇 명뿐이지만, 그중 두 명이 드래프트되었습니다. 제한이 없다면 추세 곡선은 훨씬 높은 곳에서 시작해서 점차 낮아질 것입니다.
좀 더 자세히 설명하자면, 플로리다의 제약 곡선에 제약이 없는 곡선의 신뢰 구간을 겹쳐 놓은 모습이 있습니다.
제약된 적합도가 제약되지 않은 적합도의 신뢰 구간 내에 있다는 것은 보장할 수는 없지만 어찌 보면 위안이 됩니다.
정말 훌륭합니다! 저희는 Graph Builder의 이러한 개선 사항들을 정기적으로 많이 사용하고 있습니다. 정말 멋지네요! 사실, 저희는 업무에서 매일 Graph Builder를 사용하고 있습니다.
최근 그리고 지난 몇 년간 보여주신 훌륭한 성과에 감사드립니다!
(그리고 저희는 마우스 휠 확대/축소, 축 인식 도트 크기 조정, "레이블"/"배경색" 드롭 영역 등과 같은 다른 새로운 기능들이 결국 추가되기를 여전히 희망하고 있습니다. 아직 가능성이 무궁무진한 분야입니다!)
