スパゲッティプロット

スパゲッティプロット(スパゲッティ チャート、スパゲッティ ダイアグラム、スパゲッティ モデルとも呼ばれる) は、システムを通る流れを視覚化するためにデータを表示する方法です。この方法で描かれたフローは麺のように見えるため、この用語が生まれました。[ 1 ]この統計方法は、最初は工場内の経路を追跡するために使用されました。このようにフローを視覚化すると、システムの流れ内の非効率性を減らすことができます。海洋を漂う動物の個体群や気象ブイ に関しては、分布と回遊のパターンを調査するために描かれています。気象学では、これらのダイアグラムを使用して、特定の天気予報の信頼性や、高気圧と低気圧の位置と強度を判断することができます。これらは、大気モデルまたはそのさまざまなアンサンブル メンバーからの決定論的な予報で構成されています。医学では、薬物試験中に患者に対する薬物の効果を説明することができます。

アプリケーション

生物学

スパゲッティダイアグラムは、蝶がその場所に生息する理由を研究し、地形的特徴（山脈など）が蝶の移動や生息範囲をどのように制限しているかを調べるために使用されてきました。[ 2 ]北アメリカ中央部の哺乳類の分布域 では、これらのプロットは、その端を以前の氷河期に氷河に覆われた地域や特定の種類の植生と相関させています。[ 3 ]

気象学

NCEPグローバルアンサンブル10メンバーの500hPa気圧における3.5日間予報のスパゲッティプロット。最も不確実性の高い領域は赤で囲まれている。

気象学では、スパゲッティ ダイアグラムは通常、アンサンブル予報から作成されます。気圧、気温、降水量などの気象変数は、アンサンブルからのわずかに異なる複数のモデル実行のチャート上に描画されます。次に、モデルを時間的に進めて結果を比較し、予報の不確実性の大きさを測るために使用できます。良好な一致が得られ、等高線がシーケンスを通じて認識可能なパターンに従っている場合、予報の信頼性は高くなります。逆に、パターンが混沌としている場合、つまりスパゲッティの皿に似ている場合、信頼性は低くなります。アンサンブルのメンバーは一般に時間の経過とともに発散しますが、スパゲッティ プロットは、これがいつ発生するかをすばやく確認する方法です。

スパゲッティプロットは、平均拡散アンサンブルよりも、今後の低気圧、高気圧、あるいは上層の尾根や谷の強度を判断する上でより好ましい選択肢となり得る。アンサンブル予報は日が経つにつれて自然に分散していくため、気象学的特徴の予測位置はより離れていく。平均拡散図は、アンサンブル内の各順列によって計算された地図上の各地点からの気圧の計算値の平均をとるため、予測される低気圧を効果的に平滑化し、アンサンブルの順列が実際に示していたよりもサイズは広く、強度は弱く見える。また、アンサンブルが2つの異なる解の周りに集まっている場合、1つではなく2つの特徴を描くこともできる。[ 4 ]

熱帯低気圧の進路予報における様々な予測モデルをスパゲッティ図にプロットすることで、5日間の進路予報の信頼性を示すことができます。[ 5 ] 進路モデルが予報期間の後半に発散すると、プロットは潰れたクモの形になり、国立ハリケーンセンターの議論ではそのように表現されます。[ 6 ]気候学と古気象学 の分野では、スパゲッティ図はカナダ中部と東部のボーリング孔から得られた地表温度情報を相関させるために使用されてきました。 [ 7 ] 他の分野と同様に、スパゲッティ図は、時間の経過とともに漂う気象ブイなどの物体の動きを示すために使用できます。[ 8 ]

仕事

血糖測定器を探す看護師の動きを示すスパゲッティチャート

スパゲッティダイアグラムは、工場内の経路を追跡するために最初に使用されました。[ 9 ] スパゲッティプロットは、動きと輸送を視覚化するシンプルなツールです。[ 10 ] システムを通るフローを分析することで、時間とエネルギーが浪費されている場所を特定し、合理化が効果的な場所を特定できます。[ 1 ]これは、物理的な場所を通る物理的な移動だけでなく、住宅ローン の申請などのより抽象的なプロセスにも当てはまります。[ 11 ]

薬

スパゲッティプロットは、複数の患者を対象とした薬物試験の結果を1つのグラフ上で追跡し、その効果を判断するために使用できます。[ 12 ]また、プロゲステロンレベルと早期流産の 相関関係を調べるためにも使用されています。 [ 13 ]これらの図表により、薬物の血漿 中における半減期や、異なる集団間の効果の識別を迅速に行うことができます。[ 14 ]

参考文献

  1. ^ a bセオドア・T・アレン（2010年）『エンジニアリング統計とリーンシグマ入門：統計的品質管理と実験・システム設計』シュプリンガー、128頁。ISBN 978-1-84882-999-2。
  2. ^ジェームズ・A・スコット（1992年）『北アメリカの蝶：自然史とフィールドガイド』スタンフォード大学出版局、103ページ。ISBN 978-0-8047-2013-7。
  3. ^ J. ノックス・ジョーンズ、エルマー・C. バーニー (1988).北中部諸州の哺乳類ハンドブック. ミネソタ大学出版局. pp.  52–55 . ISBN 978-0-8166-1420-2。
  4. ^環境モデリングセンター(2003年8月21日). 「NCEP中期アンサンブル予報（MREF）システム スパゲッティダイアグラム」 .アメリカ海洋大気庁. 2011年2月17日閲覧。
  5. ^アイヴァー・ヴァン・ヒーデン、マイク・ブライアン (2007). 『嵐：ハリケーン・カトリーナで何が起こり、なぜ起きたのか：ルイジアナ州の科学者による裏話』ペンギン社. ISBN 978-0-14-311213-6。
  6. ^ John L. Beven, III (2007年5月30日). 「熱帯低気圧Two-Eに関する議論第3号」国立ハリケーンセンター. 2011年2月17日閲覧。
  7. ^ルイーズ・ボドリ;ウラジーミル・チェルマック (2007)。ボーリング孔気候学: 気候を再構築する新しい方法。エルゼビア。 p. 76.ISBN​ 978-0-08-045320-0。
  8. ^ SA Thorpe (2005). 『乱流の海』 ケンブリッジ大学出版局. p. 341. ISBN 978-0-521-83543-5。
  9. ^ウィリアム・A・レビンソン (2007).制約理論を超えて：変動を排除し、キャパシティを最大化する方法. Productivity Press. p. 97. ISBN 978-1-56327-370-4。
  10. ^ロニー・ウィルソン (2009).リーン生産方式の導入方法. マグロウヒル・プロフェッショナル. p. 127. ISBN 978-0-07-162507-4。
  11. ^ Rangaraj (2009).競争優位のためのサプライチェーンマネジメント. Tata McGraw-Hill. p. 130. ISBN 978-0-07-022163-5。
  12. ^ヘデカー, ドナルド・R.;ギボンズ, ロバート・D. (2006).縦断的データ分析. ジョン・ワイリー・アンド・サンズ. pp.  52– 54. ISBN 978-0-471-42027-9。
  13. ^ Hulin Wu; Jin-Ting Zhang (2006).縦断的データ分析のためのノンパラメトリック回帰法. John Wiley and Sons. pp.  2– 4. ISBN 978-0-471-48350-2。
  14. ^ Johan Gabrielsson; Daniel Weiner (2001).薬物動態/薬力学データ解析：概念と応用, 第1巻. Taylor & Francis. pp.  263– 264. ISBN 978-91-86274-92-4。
ウィキメディア コモンズには、スパゲッティ プロットに関連するメディアがあります。
「 https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Spaghetti_plot&oldid=1220544392」より取得