MutualInfo - funzione per grafici
MutualInfo calcola le informazioni reciproche (MI, Mutual Information) tra due campi o tra valori aggregati in Aggr().
MutualInfo abilita vari tipi di analisi MI:
-
MI pair-wise: Calcola il valore MI tra un campo driver e un campo di destinazione.
-
Scomposizione driver per valore: Il valore MI è calcolato tra i valori dei campi singoli nei campi driver e destinazione.
-
Selezione delle funzionalità: Utilizzare MutualInfo in un grafico a griglia per creare una matrice in cui tutti i campi vengono confrontati l'un l'altro in base al valore MI.
MutualInfo restituisce le informazioni reciproche aggregate per le due serie di dati. Le informazioni reciproche rappresentano una misura della relazione tra le serie di dati e vengono aggregate per i valori di coppia (x,y) ripetuti sulle dimensioni dei grafici. Le informazioni reciproche vengono misurate tra 0 e 1. MutualInfo viene definito dalla selezione o dall'espressione set.
Al momento di calcolare le informazioni reciproche, le associazioni influiscono sulla corrispondenza tra e la frequenza di valori dai campi provenienti da tabelle diverse.
I valori restituiti per lo stesso target e il driver possono variare leggermente. Ciò è dovuto al fatto che ciascuna chiamata MutualInfo opera su un campione selezionato casualmente e sulla casualità inerente dell'algoritmo MutualInfo.
MutualInfo è applicabile alla funzione Aggr().
Sintassi:
MutualInfo({SetExpression}] [DISTINCT] [TOTAL] target, driver , datatype [, breakdownbyvalue [, samplesize ]])
Tipo di dati restituiti: numerico
Argomenti:
| Argomento | Descrizione |
|---|---|
| target, driver | Le espressioni o i campi contenenti i due gruppi campione per i quali devono essere misurate le informazioni reciproche. |
| datatype |
I tipi di dati contenuti nel target e nel driver, 1 o 'dd' per discrete:discrete 2 o 'cc' per continuous:continuous 3 o 'cd' per continuous:discrete 4 o 'dc' per discrete:continuous I tipi di dati non fanno distinzione tra maiuscole e minuscole. |
| breakdownbyvalue |
Un valore statico corrispondente a un valore nel driver. Se fornito, il calcolo calcolerà il contributo MI per tale valore. È possibile utilizzare ValueList() o ValueLoop(). Se viene aggiunto Null(), il calcolo calcolerà il valore MI complessivo per tutti i valori nel driver. La scomposizione del valore richiede che il driver contenga dati discreti. |
| samplesize |
Il numero di valori da campionare dal target e dal driver. Il campionamento è casuale. MutualInfo richiede una dimensione minima del campione di 80. Per impostazione predefinita, MutualInfo campiona solo fino a 10.000 coppie di dati, considerando che MutualInfo può avere un consumo intenso di risorse. È possibile specificare numeri superiori di coppie di dati nelle dimensioni del campione. Se MutualInfo dovesse scadere, ridurre le dimensioni del campione. |
| SetExpression | Per impostazione predefinita, la funzione di aggregazione aggrega la serie di possibili record definiti dalla selezione. È possibile definire una serie di record alternativa mediante un'espressione Set Analysis. |
| DISTINCT | Se la parola DISTINCT è riportata prima degli argomenti della funzione, i duplicati risultanti dalla valutazione degli argomenti della funzione vengono ignorati. |
| TOTAL |
Se la parola TOTAL viene riportata prima degli argomenti della funzione, il calcolo verrà effettuato su tutti i valori possibili dati dalle selezioni attuali, e non solo su quelli relativi al valore dimensionale attuale, vale a dire che verranno ignorate le dimensioni del grafico. Il qualificatore TOTAL può essere seguito da un elenco di uno o più nomi di campo tra parentesi angolari <fld>. Questi nomi di campo devono essere un sottogruppo delle variabili di dimensione del grafico. |
Limiti:
Se una o entrambe le parti di una coppia di dati includono valori di testo, valori NULL e valori mancanti, l'intera coppia di dati verrà ignorata.
Esempi e risultati:
Aggiungere lo script di esempio all'app ed eseguirlo. Aggiungere quindi i campi elencati nella colonna dei risultati a un foglio nella propria app per vedere il risultato.
| Esempio | Risultato |
|---|---|
| mutualinfo(Age, Salary, 1) |
Per una tabella che include la dimensione |
| mutualinfo(TOTAL Age, Salary, 1, null(), 81) |
Se si crea una casella di filtro con la dimensione Gender e si realizzano selezioni da essa, si visualizzerà il risultato 0.99805677 quando viene selezionato Female e 0.99847373 se viene selezionato Male. Ciò si verifica perché la selezione esclude tutti i risultati che non appartengono all'altro valore di Gender. |
| mutualinfo(TOTAL Age, Gender, 1, ValueLoop(25,35)) |
0.68196996. La selezione di qualsiasi valore da Gender lo cambierà in 0. |
| mutualinfo({1} TOTAL Age, Salary, 1, null()) |
0.99820986. Ciò risulta indipendente dalle selezioni. L'espressione set {1} ignora tutte le selezioni e le dimensioni. |
Dati utilizzati negli esempi:
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 '|');
