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、システムを通る可能性のあるフロー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。この方法で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、分布と移動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は、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のに役立ちます。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たり、地形（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たりするために使われてきました。^[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が形成さ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

3.5日間の予報における500hPa気圧レベルでのNCEPグローバルアンサンブル10メンバーのスパゲッティプロット。最も不確実な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。アンサンブルからのわずかに異なるモデル実行の数に対して、気圧、気温、降水量などの気象変数がチャートに描かれます。次に、モデルを時間的に進めて結果を比較し、予報の不確実性の量を測定できます。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は、予報の信頼性が高くなります。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は、信頼性が低くなります。アンサンブル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簡単に確認する方法です。

スパゲッティプロットは、平均拡散アンサンブルよりも、来たるサイクロン、高気圧、または上層の尾根や谷の強度を判断する上で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発散するため、気象学的特徴の予測位置はさらに離れて広がる。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計算された気圧の平均を取るため、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さまざまな予測モデルをスパゲッティ図にプロットして、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呼ばれます。 ^[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

スパゲッティダイアグラムは、最初は工場内の経路を追跡するために使用されました。^[9] スパゲッティプロットは、移動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と、時間とエネルギーが無駄になっている場所を特定し、合理化が有益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、複数の患者を対象に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、人々の}血漿内での薬物の半減期や、異なる集団間の差別的効果を迅速に診断できます。^[14]

参考文献

^ ab Theodore T. Allen (2010). 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およびシステムの設計。Springer。p. 128。ISBN 978-1-84882-999-2。
^ 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。
^ 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。
^ 環境モデリングセンター(2003-08-21)。「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。
^ アイヴァー・ヴァン・ヘルデン、マイク・ブライアン (2007)。嵐：ハリケーン・カトリーナで何が悪かったのか、そしてなぜ？：ルイジアナ州の科学者による内部ストーリー。ペンギン。ISBN 978-0-14-311213-6。
^ John L. Beven, III (2007-05-30). 「熱帯低気圧2-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。
^ ルイーズ・ボドリ;ウラジミール・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。
^ 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。
^ ウィリアム・A・レビンソン（2007年）。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。生産性プレス。p.97。ISBN 978-1-56327-370-4。
^ ロニー・ウィルソン (2009)。リーン生産方式の導入方法。McGraw Hill Professional。p. 127。ISBN 978-0-07-162507-4。
^ 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。
^ 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。
^ 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。
^ Johan Gabrielsson、Daniel Weiner (2001)。薬物動態/薬力学データ分析：概念と応用、第1巻。Taylor & Francis。pp . 263–264。ISBN 978-91-86274-92-4。

外部リンク

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[allen-1] Theodore T. Allen (2010). 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およびシステムの設計。Springer。p. 128。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(2003-08-21)。「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・ヘルデン、マイク・ブライアン (2007)。嵐：ハリケーン・カトリーナで何が悪かったのか、そしてなぜ？：ルイジアナ州の科学者による内部ストーリー。ペンギン。ISBN 978-0-14-311213-6。

[6] John L. Beven, III (2007-05-30). 「熱帯低気圧2-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;ウラジミール・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年）。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。生産性プレス。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。McGraw Hill Professional。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/薬力学データ分析：概念と応用、第1巻。Taylor & Francis。pp . 263–264。ISBN 978-91-86274-92-4。