MutualInfo - Diagrammfunktion
MutualInfo berechnet die gegenseitigen Informationen zwischen zwei Feldern oder zwischen aggregierten Werten in Aggr().
MutualInfo liefert die aggregierten gegenseitigen Informationen für zwei Datensätze. Das ermöglicht eine Haupttreiberanalyse zwischen einem Feld und einem potenziellen Treiber. „Gegenseitige Informationen“ misst die Beziehung zwischen den Datensätzen und wird für Wertepaare (x,y) aggregiert, die Diagrammdimensionen durchlaufen. „Gegenseitige Informationen“ werden zwischen 0 und 1 gemessen und können als Perzentilwert formatiert werden. MutualInfo ist durch Auswahlen oder durch eine Auswahlformel definiert.
MutualInfo ermöglicht verschiedene Arten von MI-Analysen:
-
Paarweise MI: Berechnen Sie die MI zwischen einem Treiberfeld und einem Zielfeld.
-
Treiberaufschlüsselung nach Wert: Die MI wird zwischen einzelnen Feldwerten im Treiber- und im Zielfeld berechnet.
-
Funktionsauswahl: Verwenden Sie MutualInfo in einem Matrixdiagramm, um eine Matrix zu generieren, in der alle Felder basierend auf MI miteinander verglichen werden.
MutualInfo gibt nicht unbedingt Kausalität zwischen Feldern an, die gegenseitige Informationen teilen. Zwei Felder können gegenseitige Informationen teilen, aber keine gleichwertigen Treiber füreinander sein. Wenn beispielsweise der Eisverkauf und die Außentemperaturen verglichen werden, zeigt MutualInfo die gegenseitigen Informationen zwischen den beiden. Dabei wird nicht angegeben, ob die Außentemperatur den Eisverkauf steigert, was wahrscheinlich ist, oder ob der Eisverkauf die Außentemperatur steigert, was unwahrscheinlich ist.
Wenn gegenseitige Informationen berechnet werden, wirken sich Verknüpfungen auf die Entsprechung zwischen und die Häufigkeit von Werten aus Feldern aus, die aus verschiedenen Tabellen stammen.
Zurückgegebene Werte für die gleichen Felder oder Auswahlen können leicht voneinander abweichen. Das liegt daran, dass jeder MutualInfo-Aufruf an einem zufällig ausgewählten Beispiel und mit der inhärenten Zufälligkeit des MutualInfo-Algorithmus durchgeführt wird.
MutualInfo kann auf die Funktion Aggr() angewendet werden.
Syntax:
MutualInfo({SetExpression}] [DISTINCT] [TOTAL] field1, field2 , datatype [, breakdownbyvalue [, samplesize ]])
Rückgabe Datentyp: numerisch
Argumente:
| Argument | Beschreibung |
|---|---|
| field1, field2 | Die Formeln oder Felder, die die beiden Beispielsätze enthalten, für die die gegenseitigen Informationen gemessen werden. |
| datatype |
Die im Ziel und im Treiber enthaltenen Datentypen, 1 oder 'dd' für diskret:diskret 2 oder 'cc' für kontinuierlich:kontinuierlich 3 oder 'cd' für kontinuierlich:diskret 4 oder 'dc' für diskret:kontinuierlich Bei Datentypen wird nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden. |
| breakdownbyvalue |
Ein statischer Wert, der einem Wert im Treiber entspricht. Wenn er bereitgestellt wird, wird der MI-Beitrag für diesen Wert berechnet. Sie können ValueList() oder ValueLoop() verwenden. Wenn Null() hinzugefügt wird, wird die gesamte MI für alle Werte im Treiber berechnet. Für die Aufschlüsselung nach Wert ist es erforderlich, dass der Treiber diskrete Daten enthält. |
| samplesize |
Die Anzahl der Werte, die vom Ziel und Treiber als Stichprobe genommen werden. Die Stichprobennahme erfolgt zufallsbasiert. MutualInfo erfordert eine Mindeststichprobengröße von 80. Standardmäßig nimmt MutualInfo nur eine Stichprobe von bis zu 10.000 Datenpaaren an, da MutualInfo ressourcenintensiv sein kann. Sie können eine größere Anzahl Datenpaare in der Stichprobengröße angeben. Reduzieren Sie im Fall einer Zeitüberschreitung von MutualInfo die Stichprobengröße. |
| SetExpression | Standardmäßig berechnet sich die Aggregierungsfunktion über alle wählbaren Werte. Alternativ können Sie die der Berechnung zugrunde liegenden Werte über die Auswahlformel bestimmen. |
| DISTINCT | Der Zusatz DISTINCT vor den Funktionsargumenten bewirkt, dass bei der Auswertung der Funktionsargumente entstehende Duplikate nicht berücksichtigt werden. |
| TOTAL |
Der Zusatz TOTAL vor der Funktion bewirkt, dass die Berechnung über alle ausgewählten bzw. wählbaren Werte erfolgt, und nicht nur über diejenigen, die zu dem Wert der aktuellen Dimension zählen. Die Dimensionen des Diagramms werden also nicht berücksichtigt. Mit TOTAL [<fld {.fld}>], wobei auf den Zusatz TOTAL eine Liste aus mindestens einem Feldnamen (d. h. einer Teilmenge der Diagrammdimensionsvariablen) folgt, erstellen Sie eine Teilmenge aller möglichen Werte. |
Beschränkungen:
Textwerte, NULL-Werte und fehlende Werte in einem oder beiden Teilen eines Wertepaars führen dazu, dass das Wertepaar ignoriert wird.
Beispiele und Ergebnisse:
Fügen Sie Ihrer App ein Beispielskript hinzu und führen Sie dieses aus. Fügen Sie einem Arbeitsblatt in Ihrer App dann die Felder hinzu, die in der Ergebnisspalte aufgeführt sind, um das Ergebnis anzuzeigen.
| Beispiel | Ergebnis |
|---|---|
| mutualinfo(Age, Salary, 1) |
Für eine Tabelle mit der Dimension |
| mutualinfo(TOTAL Age, Salary, 1, null(), 81) |
Wenn Sie ein Filterfenster mit der Dimension Gender erstellen und darin Auswahlen vornehmen, wird bei Auswahl von Female 0.99805677 und bei Auswahl von Male 0.99847373 ausgegeben. Dies geschieht, weil die Auswahl alle Ergebnisse ausschließt, die zum jeweils anderen Wert für Gender gehören. |
| mutualinfo(TOTAL Age, Gender, 1, ValueLoop(25,35)) |
0.68196996. Bei Auswahl eines beliebigen Werts in Gender ändert sich dies zu 0. |
| mutualinfo({1} TOTAL Age, Salary, 1, null()) |
0.99820986. Dies ist unabhängig von Auswahlen. Die Auswahlformel {1} berücksichtigt keine Auswahlen und Dimensionen. |
In Beispielen verwendete Daten:
Salary:
LOAD * inline [
"Employee name"|Age|Gender|Salary
Aiden Charles|20|Male|25000
Ann Lindquist|69|Female|58000
Anna Johansen|37|Female|36000
Anna Karlsson|42|Female|23000
Antonio Garcia|20|Male|61000
Benjamin Smith|42|Male|27000
Bill Yang|49|Male|50000
Binh Protzmann|69|Male|21000
Bob Park|51|Male|54000
Brenda Davies|25|Male|32000
Celine Gagnon|48|Female|38000
Cezar Sandu|50|Male|46000
Charles Ingvar Jönsson|27|Male|58000
Charlotte Edberg|45|Female|56000
Cindy Lynn|69|Female|28000
Clark Wayne|63|Male|31000
Daroush Ferrara|31|Male|29000
David Cooper|37|Male|64000
David Leg|58|Male|57000
Eunice Goldblum|31|Female|32000
Freddy Halvorsen|25|Male|26000
Gauri Indu|36|Female|46000
George van Zaant|59|Male|47000
Glenn Brown|58|Male|40000
Harry Jones|38|Male|40000
Helen Brolin|52|Female|66000
Hiroshi Ito|24|Male|42000
Ian Underwood|40|Male|45000
Ingrid Hendrix|63|Female|27000
Ira Baumel|39|Female|39000
Jackie Kingsley|23|Female|28000
Jennica Williams|36|Female|48000
Jerry Tessel|31|Male|57000
Jim Bond|50|Male|58000
Joan Callins|60|Female|65000
Joan Cleaves|25|Female|61000
Joe Cheng|61|Male|41000
John Doe|36|Male|59000
John Lemon|43|Male|21000
Karen Helmkey|54|Female|25000
Karl Berger|38|Male|68000
Karl Straubaum|30|Male|40000
Kaya Alpan|32|Female|60000
Kenneth Finley|21|Male|25000
Leif Shine|63|Male|70000
Lennart Skoglund|63|Male|24000
Leona Korhonen|46|Female|50000
Lina André|50|Female|65000
Louis Presley|29|Male|36000
Luke Langston|50|Male|63000
Marcus Salvatori|31|Male|46000
Marie Simon|57|Female|23000
Mario Rossi|39|Male|62000
Markus Danzig|26|Male|48000
Michael Carlen|21|Male|45000
Michelle Tyson|44|Female|69000
Mike Ashkenaz|45|Male|68000
Miro Ito|40|Male|39000
Nina Mihn|62|Female|57000
Olivia Nguyen|35|Female|51000
Olivier Simenon|44|Male|31000
Östen Ärlig|68|Male|57000
Pamala Garcia|69|Female|29000
Paolo Romano|34|Male|45000
Pat Taylor|67|Female|69000
Paul Dupont|34|Male|38000
Peter Smith|56|Male|53000
Pierre Clouseau|21|Male|37000
Preben Jørgensen|35|Male|38000
Rey Jones|65|Female|20000
Ricardo Gucci|55|Male|65000
Richard Ranieri|30|Male|64000
Rob Carsson|46|Male|54000
Rolf Wesenlund|25|Male|51000
Ronaldo Costa|64|Male|39000
Sabrina Richards|57|Female|40000
Sato Hiromu|35|Male|21000
Sehoon Daw|57|Male|24000
Stefan Lind|67|Male|35000
Steve Cioazzi|58|Male|23000
Sunil Gupta|45|Male|40000
Sven Svensson|45|Male|55000
Tom Lindwall|46|Male|24000
Tomas Nilsson|27|Male|22000
Trinity Rizzo|52|Female|48000
Vanessa Lambert|54|Female|27000
] (delimiter is '|');