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Was ist Ihre bevorzugte (visuell ansprechende) Möglichkeit, eine Partikelgrößenverteilung (PSD) grafisch darzustellen? (oder ähnliche diskrete Daten über verschiedene Ebenen hinweg)
Hallo JMP-Community,
Heute hat mich ein Kollege gefragt: „Wie lässt sich PSD am besten grafisch darstellen?“
Das ist eine schwierige Aufgabe, und es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie man dabei vorgehen kann (mehrere sind unten aufgeführt). Eine der Herausforderungen bei PSDs besteht darin, dass viele Methoden zur Messung der PSD diese nicht als kontinuierliches „Spektrum“ messen, sondern als Werte, die diskrete Ebenen entsprechend der durchschnittlichen Größe des Partikels bilden (normalerweise auf einem Netz). Das andere Problem ist die Einschränkung, dass sich alle Werte zu 100 % addieren müssen – d PSD stellt einen Prozentsatz dieser Gesamtmasse dar.
Normalerweise verwenden wir ein Balkendiagramm (erstes Bild), um die getestete PSD anzuzeigen. Andere Optionen könnten das Liniendiagramm (zweites Bild) oder das gefüllte Liniendiagramm (drittes Bild) sein, das je nach Präferenz möglicherweise besser geeignet ist, Unterschiede in Beispiel-PSDs anzuzeigen. Jedes davon kann umständlich sein, wenn viele solcher PSDs berücksichtigt werden müssen – hier berücksichtige ich nur drei. Eine sehr seltsame Sache, die mir in den Sinn kam, war eine Parallelhandlung (letztes Beispiel), aber diese ist meiner Meinung nach sehr unattraktiv – zu überladen und trägt nicht dazu bei, auch die Gesamtform der PSD zu zeigen, die ebenfalls oft von Interesse ist .
All dies soll die Frage im Titel des Beitrags aufwerfen: Was ist Ihre bevorzugte Methode, um diskrete Werte auf verschiedenen Ebenen darzustellen? Arbeiten Sie mit ähnlichen Datentypen und müssen die Ergebnisse grafisch darstellen? Was ist Ihrer Meinung nach für das Publikum am „erfreulichsten“, wenn es die Botschaft sieht und versteht?
Auf diese Fragen gibt es natürlich keine „richtige“ Antwort, aber die Frage meines Kollegen hat mich dazu veranlasst, darüber nachzudenken, welche besseren Optionen es gibt, und wenn ja, kann die Antwort per Crowdsourcing aus der JMP-Community stammen.
Vielen Dank für Ihr Feedback!,
DS
PS: Ich habe eine Modelldatentabelle beigefügt, die zeigt, wie verschiedene PSDs aussehen könnten.
Dieser Beitrag wurde ursprünglich in English (US) geschrieben und wurde zu Ihrer Bequemlichkeit übersetzt. Wenn Sie antworten, wird es auch in English (US) übersetzt.
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Betreff: Was ist Ihre bevorzugte (visuell ansprechende) Möglichkeit, eine Partikelgrößenverteilung (PSD) grafisch darzustellen? (oder ähnliche diskrete Daten über verschiedene Ebenen hinweg)
Hallo,
Interessante Frage. Wie wäre es mit dieser Darstellung:
- Die PSD-Spalten gestapelt
- Die gestapelten Daten wurden als Frequenzen zugewiesen
- Der Mesh-Variablen wurde X zugewiesen
- Der Label-Variable wurde Overlay zugewiesen
Am besten,
TS
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Betreff: Was ist Ihre bevorzugte (visuell ansprechende) Möglichkeit, eine Partikelgrößenverteilung (PSD) grafisch darzustellen? (oder ähnliche diskrete Daten über verschiedene Ebenen hinweg)
Dies ist immer eine Herausforderung, insbesondere wenn die Behälter unterschiedlich breit sind.
Für mich kommt es darauf an, ob die Behälterbreiten direkt an die Spezifikationen gebunden werden können, die mich interessieren.Wenn ich diese Bin-Population direkt auf eine Produktlinie oder Spezifikation verweisen kann, dann bin ich damit einverstanden und würde mich einfach für das Histogramm oben entscheiden. Generell würde ich die Liniendiagramme meiden, da sie den falschen Eindruck erwecken, dass die x-Achse von Natur aus ein Intervall ist, obwohl dies nicht der Fall ist.So können beispielsweise Ihre überlappenden Liniendiagramme so interpretiert werden, dass sie Deltas in ihren Bereichen haben, die aussagekräftig sind, aber das ist nicht der Fall, da die Fläche des Deltas von der Skalierung der x-Achse abhängt, die nicht konstant ist.
Aber wenn ich interpolieren müsste, würde ich nichts davon wirklich wollen.An diesem Punkt würde ich einige Annahmen über die Verteilung innerhalb des Behälters treffen, zum Beispiel einfach davon ausgehen, dass sie gleichmäßig in der Größe verteilt sind, und dann den Mittelpunkt auf jedem Behälter identifizieren.Stellen Sie dies als kumulative S-Kurve mit einem geeigneten Intervall auf der x-Skala dar (also Größe auf der x-Achse und kumulativer Prozentsatz auf der y-Achse).An diesem Punkt können Sie entweder einfach gerade Linien zeichnen, was eine konstante Verteilung voraussetzt, oder Sie können einen Spline oder ähnliches verwenden und hoffen, dass Sie dadurch eine bessere Schätzung erhalten.Die Wahl des Splinings hängt für mich wirklich davon ab, wie weit meine Behälter voneinander entfernt sind.
Sobald Sie die Linien oder Splines auf einer kumulativen Y-Skala mit einer Intervall-X-Skala gezeichnet haben, ist es extrem einfach, jeden gewünschten Wert zu interpolieren, Sie können dies nach Augenmaß tun.Sie können noch einen Schritt weiter gehen und Ihre kumulative Lösung differenzieren und nach der vollständigen Differentialkurve auflösen.In der Linienversion würde es fast genauso aussehen wie das Liniendiagramm, das Sie unten dargestellt haben, aber die x-Achse wäre ein Intervall.Die Spline-Version wird hübscher sein, aber ich weiß nicht, wie Sie das in JMP generieren würden.
Der andere Vorteil dieser Art von Einrichtung besteht jedoch darin, dass Sie sie direkt in den Funktionsdaten-Explorer einfügen können.Und an diesem Punkt gibt es jede Menge lustige Dinge, die man tun kann.Funktioniert entweder mit der Summen- oder Differenzkurve, aber Sie müssen Ihre x-Achse zuerst auf Intervalle bringen, sonst erhalten Sie seltsame Ergebnisse.Sie erhalten Ihre PSDs als FPCs dargestellt und können dann Hunderte davon gleichzeitig betrachten.Ich glaube, Sie werden schockiert sein, wie informativ es wird.
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