Scagnostics, 산점도 진단 , John과 Paul Tukey에 의해 발견되었고 나중에 Leland Wilkinson에 의해 대중화되었다. 그래프 - 이론적 인 Scagnostics (2005). 이러한 분석은 고차원 시각적 분석 : 포인트 분포의 쌍 방향보기에 의한 대화 형 탐색 (2006).
스캔 로그의 장점은 데이터 세트를 시각적으로 탐색 할 수 있다는 것입니다. JMP 는 사용자가 많은 변수 쌍 사이의 관계를 동시에 비교할 수있게 해주는 SPLOM (Spatterplot Matrix)이라는 고유 기능을 가지고 있습니다.
그러나 SPLOM은 변수 수가 너무 많아지면 그 효력을 상실합니다. 그림 1은 SPLOM 보고서의 일부를 보여줍니다.
그림 1. Drosophila 노화 데이터 용 SPLOM
48 회의 관측과 100 개의 숫자 변수가있는 Drosophila Aging 데이터 (JMP 샘플 데이터)를 살펴 보겠습니다. 그림 1에서이 데이터 세트의 상당한 수의 변수를 주목하십시오. 이것은 압도적 일 수 있으며 데이터를 시각적으로 관찰하는 우리의 능력에는 결함이 있습니다. 그림 1에서 실제 SPLOM의 약 15 % 만 표시됩니다. 매일 데이터 세트가 커지는 세상에서 우리는 변수 간의 관계로부터 의미있는 정보를 추출 할 수 있어야합니다. 그것은 어디에 scagnostics가 오게됩니다! Scagnostics는 산점도의 다섯 가지 측면을 평가합니다. 특이 치 , 모양 , 경향 , 밀도 과 통일 .
이번 여름 JMP 애드 인을 작성했습니다. 파일 교환에서 다운로드 무료 SAS 프로파일이있는 경우) 9 가지 그래프 이론 측정을 사용하여 대화식으로 데이터를 탐색 할 수 있습니다. 추가 기능은 JMP의 세 가지 현재 기능인 배포, 분산 형 매트릭스 및 그래프 빌더를 결합합니다. 산점도의 각 점은 2D 산점도를 나타냅니다. 왼쪽 아래의 산점도 행렬에서 점을 선택하면 그래프 작성기가 오른쪽 아래의 두 변수에 대한 산점도를 보여줍니다.
예를 들어, 그림 2의 SPLOM에서 한 점이 이미 선택되었습니다. 해당 변수는 log2in_Tsp42Ej 및 log2in_CG6372입니다. 이 변수 쌍에는 인식 할 수있는 두 개의 데이터 클러스터가 있습니다. 이것은 높은 덩어리 값으로 기록됩니다.
그림 2. Drosophila 노화 데이터에 대한 Scagnostics - 견고한 예제
아래의 그림 3은 우리가 높은 단조 값을 갖는 점을 선택하면 변수 log2in_alpha_Cat와 log2in_CG3430der 사이에 명확한 연관성과 강한 선형 관계를 관찰 할 수 있음을 보여줍니다.
그림 3. Drosophila 노화 데이터에 대한 Scagnostics - Monotonic 예
Scagnostics의 또 다른 주요 측면은 이상치 검출 . 아래 그림 4의 그래프 빌더 플롯을 검토하십시오. log2in_CG18178과 log2in_BcDNA_GH04120의 두 변수를 검사 할 때 시각적으로 아웃 라이어 인 것으로 보이는 두 개의 데이터 포인트가 나타납니다. 상당한 외계 값뿐만 아니라 상대적으로 높은 비뚤어진 값을 갖는 결과는이 변수 쌍이 전반적으로 큰 외계인을 갖는다는 개념을지지합니다.
그림 4. Drosophila 노화 데이터에 대한 Scagnostics - 외래 예
그림 1의 원래 SPLOM 보고서와 그림 2, 3 및 4의 재귀 SPLOM 및 그래프 빌더 보고서를 비교해 보면 훨씬 더 유익하고 계몽적인 분석을 알 수 있습니다.
이제 다운로드 할 시간입니다. 확대 사진 추가 기능 그리고 당신 자신의 탐험을 시작하십시오!
존 워스 쓴 :
잘 했어, 아담. 단지 6 개의 변수에 대해 30 초가 걸렸지 만, 그래프 빌더는 축소 된 유전체 데이터 세트에서 2 개의 유전자 사이에 좋은 관계를 보여주었습니다. 또한 splom과 발견 히스토그램은 다른 관계에 약간의 빛을 발산합니다. 귀하의 추가 기능을 쉽게 다운로드하여 JMP에 통합 할 수 있습니다.
