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입자 크기 분포(PSD)를 그래픽으로 표시하는 데 가장 좋아하는(시각적으로 매력적인) 방법은 무엇입니까? (또는 여러 수준의 유사한 개별 데이터)
안녕하세요, JMP 커뮤니티 여러분,
오늘 동료가 저에게 "PSD를 그래픽으로 표현하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?"라고 묻습니다.
이것은 어려운 일이며 이를 해결할 수 있는 다양한 방법이 있습니다(몇 가지 방법이 아래에 나와 있습니다). PSD의 문제점 중 하나는 PSD를 측정하는 여러 방법이 이를 연속적인 "스펙트럼"으로 측정하지 않고 오히려 입자의 평균 크기(일반적으로 메시)에 따라 개별 수준을 형성하는 값으로 측정한다는 것입니다. 또 다른 문제는 모든 값을 100%로 합산해야 한다는 제약입니다. 즉, 체질된(또는 입자 분석기를 통해 전송된) 테스트 샘플의 모든 질량은 사용한 총 질량에 합산되어야 합니다. PSD는 전체 질량의 백분율을 나타냅니다.
일반적으로 막대 차트(첫 번째 이미지)를 사용하여 테스트된 PSD를 표시할 수 있습니다. 다른 옵션으로는 선 그래프(두 번째 이미지) 또는 채워진 선 그래프(세 번째 이미지)가 있을 수 있으며, 기본 설정에 따라 샘플 PSD의 차이를 표시하는 것이 더 나을 수 있습니다. 고려해야 할 PSD가 많을 때 이들 각각은 번거로울 수 있습니다. 여기서는 세 가지만 고려하겠습니다. 마음에 떠오른 매우 이상한 것 중 하나는 평행 플롯(마지막 예)이었지만 제 생각에는 이것은 매우 매력적이지 않습니다. 너무 복잡하고 종종 관심을 끄는 PSD의 전체 모양을 표시하는 데 도움이 되지 않습니다. .
이 모든 것은 게시물 제목에 질문을 던지는 것입니다. 다양한 수준에 걸쳐 이산 값을 표현하기 위해 선호하는 방법은 무엇입니까? 유사한 종류의 데이터로 작업하고 결과를 그래픽으로 표시해야 합니까? 청중이 메시지를 보고 이해하는 데 가장 "기쁜" 것은 무엇이라고 생각합니까?
물론 이러한 질문에 "올바른" 답은 없습니다. 하지만 동료의 질문을 듣고 더 나은 옵션이 무엇인지 고려하게 되었습니다. 그렇다면 답은 JMP 커뮤니티에서 크라우드 소싱으로 얻을 수 있습니다.
피드백을 보내주셔서 감사합니다!
DS
추신 - 다양한 PSD의 모양에 대한 모형 데이터 테이블을 첨부했습니다.
원래 English (US) 로 작성된 이 게시물은 귀하의 편의를 위해 번역되었습니다. 답장을 보내면 English (US) 로 다시 번역됩니다.
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Re: 입자 크기 분포(PSD)를 그래픽으로 표시하는 데 가장 좋아하는(시각적으로 매력적인) 방법은 무엇입니까? (또는 여러 수준의 유사한 개별 데이터)
안녕,
흥미로운 질문입니다. 이 표현은 어떻습니까?
- PSD 기둥을 쌓았습니다.
- 누적된 데이터를 주파수로 지정
- Mesh 변수를 X로 할당
- 라벨 변수를 오버레이로 할당
최상의,
TS
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Re: 입자 크기 분포(PSD)를 그래픽으로 표시하는 데 가장 좋아하는(시각적으로 매력적인) 방법은 무엇입니까? (또는 여러 수준의 유사한 개별 데이터)
이는 특히 쓰레기통의 너비가 다양할 때 항상 어려운 일입니다.
나에게 그것은 빈 너비가 내가 관심 있는 사양에 직접 연결될 수 있는지 여부에 달려 있습니다.해당 빈 모집단을 제품 라인이나 사양으로 직접 지정할 수 있다면 괜찮습니다. 상단의 히스토그램을 선택하겠습니다. 일반적으로 선 그래프는 x축이 간격이 아닌데도 본질적으로 간격이라는 잘못된 인상을 주기 때문에 피합니다.예를 들어 겹치는 선 그래프는 해당 영역에 의미 있는 델타가 있는 것으로 해석될 수 있지만 델타 영역이 일정하지 않은 x축의 크기에 따라 달라지기 때문에 그렇지 않습니다.
하지만 보간해야 한다면 실제로는 그런 것을 원하지 않을 것입니다.그 시점에서 나는 빈 내의 분포에 대해 몇 가지 가정을 할 것입니다. 예를 들어 크기가 균일하게 분포되어 있다고 가정한 다음 각 빈의 중심점을 식별합니다.이를 적절한 x축 간격(x축의 크기, y축의 누적 %)을 사용하여 누적 S 곡선으로 플롯합니다.이 시점에서는 일정한 분포를 가정하는 직선을 그릴 수도 있고, 스플라인 등을 사용하여 그보다 더 나은 추측을 할 수도 있습니다.나에게 있어 스플라인 선택은 실제로 내 저장소가 얼마나 멀리 떨어져 있는지에 따라 달라집니다.
간격 x 스케일을 사용하여 누적 y 스케일에 선이나 스플라인을 그린 후에는 원하는 값을 눈으로 보간하는 것이 매우 쉽습니다.한 단계 더 나아가 누적 솔루션을 차별화하고 전체 미분 곡선을 풀 수 있습니다.선 버전에서는 아래에 배치한 선 그래프와 거의 동일해 보이지만 x축은 간격입니다.스플라인 버전이 더 예쁘겠지만 JMP에서 어떻게 생성할지 모르겠습니다.
이런 종류의 설정의 또 다른 장점은 함수 데이터 탐색기에 직접 배치할 수 있다는 것입니다.그리고 그 시점에서 당신이 할 수 있는 온갖 종류의 재미있는 일들이 있습니다.누적 곡선이나 미분 곡선을 사용하여 작업할 수 있지만 먼저 x축을 간격으로 설정해야 합니다. 그렇지 않으면 이상한 결과가 나올 것입니다.PSD를 FPC로 표현한 다음 100개를 동시에 볼 수 있습니다.나는 그것이 얼마나 유익한 정보를 얻게 될지 놀라게 될 것이라고 생각합니다.
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