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粒度分布 (PSD) をグラフで表示するお気に入りの (視覚的に魅力的な) 方法は何ですか? (または異なるレベルにわたる同様の離散データ)
こんにちは、JMP コミュニティです。
今日、同僚に「PSD をグラフィックで表現する最良の方法は何ですか?」と尋ねられました。
これは難しい問題であり、これに対処する方法はいくつかあります (いくつかの方法を以下に示します)。 PSD に関する課題の 1 つは、PSD を測定する方法の多くが、PSD を連続的な「スペクトル」として測定するのではなく、粒子の平均サイズ (通常はメッシュ上) に応じて離散レベルを形成する値として測定することです。 もう 1 つの問題は、すべての値を加算すると 100% にならなければならないという制約です。つまり、ふるいにかけられた (または粒子分析装置に送られた) 試験サンプルのすべての質量を合計すると、使用した総質量にならなければなりません。 PSD はその総質量のパーセンテージを表します。
通常、テストされた PSD を示すために棒グラフ (最初の画像) を使用します。 他のオプションとしては、折れ線グラフ (2 番目の画像) または塗りつぶされた折れ線グラフ (3 番目の画像) が考えられます。好みに応じて、サンプル PSD の違いを示すのに適している場合があります。 検討すべき PSD が多数ある場合、これらのそれぞれは面倒になる可能性があります。ここでは 3 つだけを検討します。 非常に奇妙なものの 1 つが頭に浮かんだのは、平行プロット (最後の例) でした。しかし、これは私の意見では非常に魅力的ではありません。乱雑すぎて、PSD の全体的な形状を示すのにも役に立ちません。これは、しばしば興味深いものでもあります。 。
これらはすべて、投稿のタイトルにある質問を促すためです。「さまざまなレベルにわたる離散値を表すための推奨方法は何ですか?」 同様の種類のデータを処理し、結果をグラフで表示する必要がありますか? 視聴者がメッセージを見て理解するのに最も「楽しい」ものは何だと思いますか?
もちろん、これらの質問に対する「正しい」答えはありませんが、同僚の質問をきっかけに、より良い選択肢は何か、もしそうなら答えを JMP コミュニティからクラウドソーシングできるか、と考えるようになりました。
ご意見ありがとうございます!、
DS
PS - いくつかの異なる PSD がどのように見えるかを示すモックアップ データ テーブルを添付しました。
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Re: 粒度分布 (PSD) をグラフで表示するお気に入りの (視覚的に魅力的な) 方法は何ですか? (または異なるレベルにわたる同様の離散データ)
こんにちは、
興味深い質問です。 次の表現はどうでしょうか。
- PSD列を積み重ねた
- 積み重ねられたデータを周波数として割り当てます
- メッシュ変数を X として割り当てます
- Label 変数をオーバーレイとして割り当てました
最高、
TS
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Re: 粒度分布 (PSD) をグラフで表示するお気に入りの (視覚的に魅力的な) 方法は何ですか? (または異なるレベルにわたる同様の離散データ)
これは、特にビンの幅が異なる場合には常に困難です。
私にとって、それはビンの幅を私が関心のある仕様に直接結びつけることができるかどうかということになります。そのビンの母集団を製品ラインまたは仕様に直接示すことができれば、それで問題ありません。私は上部のヒストグラムを選択します。 折れ線グラフは実際には間隔ではないのに、X 軸が間隔であるかのような誤った印象を与えるため、私は通常、折れ線グラフを避けます。したがって、たとえば、重なっている折れ線グラフは、その領域に意味のあるデルタがあると解釈できますが、デルタの領域は一定ではない X 軸のスケールに依存するため、解釈されません。
しかし、補間が必要な場合、それらは実際には必要ありません。その時点で、ビン内の分布についていくつかの仮定を立てます。たとえば、サイズが均一に分布していると仮定して、各ビンの中心点を特定します。これを、適切な間隔の X スケールを使用して累積 S カーブとしてプロットします (つまり、X 軸にサイズ、Y 軸に累積 %)。その時点で、一定の分布を仮定して直線を実行することも、スプラインなどを使用してそれよりも正確な推測ができることを期待することもできます。私にとってスプラインの選択は、ゴミ箱がどれだけ離れているかによって決まります。
累積 Y スケールと間隔 X スケール上にラインまたはスプラインを描画すると、必要な値を目視で補間することが非常に簡単になります。さらに一歩進んで、累積解を微分して完全な微分曲線を解くことができます。折れ線バージョンでは、以下に示した折れ線グラフとほぼ同じように見えますが、X 軸は間隔になります。スプライン バージョンの方がきれいになりますが、JMP でどのように生成するかわかりません。
ただし、この種のセットアップのもう 1 つの利点は、それを Function Data Explorer に直接投入できることです。その時点で、できることはたくさんあります。累積曲線または微分曲線のいずれでも機能しますが、最初に X 軸を間隔に設定する必要があります。そうしないと、不安定な結果が得られます。PSD を FPC として表現すると、数百もの PSD を同時に確認できます。それがどれほど有益であるかに驚かれると思います。
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