意大利麵圖

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意大利麵圖（英語：Spaghetti Plot）是一種通過數據來將在系統中存在的流動可視化的一種方法。顧名思義，以這種方式繪製的流程像麵條。[1]這種統計方法最先應用於追蹤工廠的生產流程中。此種可視化流程可以減少系統流程中的低效率的情況，減少浪費。[2]意大利麵圖亦可以研究海洋中漂流的動物種群的分布和遷徙模式。在氣象學中，意大利麵圖可以幫助確定特定天氣預報的置信度以及高氣壓和低氣壓的位置和強度，其由大氣模型或其各個子成員的確定性預報組成。在醫學領域，其可以在藥物試驗期間顯示藥物對患者有何影響。

應用領域[編輯]

生物學[編輯]

意大利麵圖在生物學中的應用的例子包括研究為什麼蝴蝶在一些地方出現，並了解地形特徵（例如山脈）會如何限制它們的遷徙和活動範圍。[3]

氣象[編輯]

500hPa壓力水平下用於3.5天的預報的十個美國國家環境預報中心全球集合預報的意大利麵圖。 最大不確定性的區域用紅色圈出

在氣象學中，意大利麵圖通常是根據集合預報繪製的。氣象變量（例如壓力、溫度或降水量）會在圖表上表示出來用來在集合中稍微不同的模型中運行。然後可以將模型時間向前推進並比較結果，用於評估預報中的不確定性程度。如果在序列中有較好的一致性，並且等高線沿着明確的模式貫穿整個序列，預報的置信度就會很高。相反如果模式混亂，即類似於一盤意大利麵條，那麼置信度就會較低。集合成員通常會隨時間發散，而意大利麵圖則是快速發現這種情況的方法。

與平均散布集合相比，用意大利麵圖來確定即將到來的氣旋、反氣旋或高壓脊或低壓槽的強度時可能是一個更好的選擇。因為隨着天數的推移，集合預報自然會發散，氣象要素的預測位置將會分散得更遠。平均散布圖將從地圖上集合的每個排列每個點的計算壓力中取平均值計算，從而有效地平滑預測的低壓，並使其看起來比集合的排列在尺寸上更寬，但強度比集合的排列實際上指示的要弱。如果集合聚類在兩個不同的解決方案周圍，它還可以描繪出兩個特徵。[4]

在熱帶氣旋路徑預測中，各種預報模型可以在意大利麵圖上繪製，以顯示對五天路徑預測的置信度。[5]當路徑模型在預報期末發散時，繪圖呈現出扁平的蜘蛛形狀。[6]在氣候學和古風暴學領域，意大利麵圖已用於關聯來自加拿大中部和東部的鑽孔地溫信息。[7]與其他學科類似，意大利麵圖可以用於顯示物體的運動，例如隨時間漂移的氣象浮標。[8]

業務應用[編輯]

意大利麵圖描述了護士在尋找血糖儀時在場地中移動的情況

意大利麵圖最初被用來追蹤工廠內的路線和流程。[9]意大利麵圖是一種用於可視化移動和運輸的簡單工具。[10]分析系統中的流動可以確定時間和精力的浪費情況，並確定哪些地方可以進行精簡來改善系統。[1]其也適用於更抽象的流程，比如申請抵押貸款。[11]

醫療[編輯]

意大利麵圖可以用於跟蹤藥物試驗結果，將許多患者的數據匯總在一個圖表中以確定其效用。[12]孕酮水平與早期流產之間也可以通過意大利麵圖相關聯。[13]可以通過這些圖表快速診斷藥物在人體血漿中的半衰期以及不同人群之間的不同效果。[14]

參考[編輯]

  1. ^ 1.0 1.1 Theodore T. Allen. Introduction to Engineering Statistics and Lean Sigma: Statistical Quality Control and Design of Experiments and Systems. Springer. 2010: 128. ISBN 978-1-84882-999-2. 
  2. ^ 精益工具之意大利面条图真的很好用，别说你还不知道！. boardmix. [2024-03-12] （cn）. 
  3. ^ James A. Scott. The Butterflies of North America: A Natural History and Field Guide. Stanford University Press. 1992: 103. ISBN 978-0-8047-2013-7. 
  4. ^ Environmental Modeling Center. NCEP Medium-Range Ensemble Forecast (MREF) System Spaghetti Diagrams. National Oceanic and Atmospheric Administration. 2003-08-21 [2011-02-17]. 
  5. ^ Ivor Van Heerden; Mike Bryan. The storm: what went wrong and why during hurricane Katrina : the inside story from one Louisiana scientist. Penguin. 2007. ISBN 978-0-14-311213-6. 
  6. ^ John L. Beven, III. Tropical Depression Two-E Discussion Number 3. National Hurricane Center. 2007-05-30 [2011-02-17]. 
  7. ^ Louise Bodri; Vladimír Čermák. Borehole climatology: a new method on how to reconstruct climate. Elsevier. 2007: 76. ISBN 978-0-08-045320-0. 
  8. ^ S. A. Thorpe. The turbulent ocean. Cambridge University Press. 2005: 341. ISBN 978-0-521-83543-5. 
  9. ^ William A. Levinson. Beyond the theory of constraints: how to eliminate variation and maximize capacity. Productivity Press. 2007: 97. ISBN 978-1-56327-370-4. 
  10. ^ Lonnie Wilson. How to Implement Lean Manufacturing. McGraw Hill Professional. 2009: 127. ISBN 978-0-07-162507-4. 
  11. ^ Rangaraj. Supply Chain Management For Competitive Advantage. Tata McGraw-Hill. 2009: 130. ISBN 978-0-07-022163-5. 
  12. ^ Hedeker, Donald R.; Gibbons, Robert D. Longitudinal data analysis. John Wiley and Sons. 2006: 52–54. ISBN 978-0-471-42027-9. 
  13. ^ Hulin Wu; Jin-Ting Zhang. Nonparametric regression methods for longitudinal data analysis. John Wiley and Sons. 2006: 2–4. ISBN 978-0-471-48350-2. 
  14. ^ Johan Gabrielsson; Daniel Weiner. Pharmacokinetic/pharmacodynamic data analysis: concepts and applications, Volume 1. Taylor & Francis. 2001: 263–264. ISBN 978-91-86274-92-4. 
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