このウィッシュリストのリクエストのきっかけは何だったのでしょうか?さまざまな Group By 列を持つプロットのコレクションに対して Combined Data Table を作成すると、それらの列が失われるというバグ(???)に遭遇しました。
次のコードを実行してみましょう:
Names Default To Here(1);
dt = open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");
fg = dt << Fit Group(
Bivariate(
Y( :height ),
X( :weight ),
Group By(:age),
Fit Line
),
Bivariate(
Y( :height ),
X( :weight ),
Group By(:age),
Fit Line
),
Bivariate(
Y( :height ),
X( :weight ),
Group By(:age),
Fit Line
),
Bivariate(
Y( :height ),
X( :weight ),
Group By(:sex),
Fit Line
),
<<{Arrange in Rows( 4 )}
);
最後の二変量に異なるグループ化列（:age ではなく :sex）があるフィットグループが得られます。
次に、最初の「適合の概要」をクリックし、「結合データ テーブルの作成」を選択します。
グループ化列が:ageではないプロットでは、age列に欠損値があり、「性別」という列がないことがわかります。
Age column has missing values where Group By column is not AgeAge column has missing values where Group By column is not Age年齢列に欠損値があり、グループ化列が年齢ではありません
どのような改善を望みますか?
グループ化は、分析においてXやYと同じくらい重要な変数です。グループ化のために別の列を用意するのはどうでしょうか？名前でグループ化、値でグループ化といった具合です。こうすることで、以降の分析の自動化がはるかに容易になります。
最悪のシナリオでは、結合されたデータ テーブルを作成するときに、一致しない列を持つテーブルを連結する場合と同じロジックを使用するだけで、テーブルに列が存在しない場合に、すべての列に欠損値が結果として表示されます。
なぜこのアイデアが重要なのでしょうか？線形近似やその他のモデルを使用してレポートを確認するだけでは分析は終わりません。むしろ、分析の始まりに過ぎないかもしれません。モデルや条件、検討すべき点が多数ある場合、堅牢な統合データテーブルはこうした作業を自動化するのに役立ちます。
