おはよう
JSLに「Two-Factor」を使用したFITモデルを実装したいと思います応答水面モデル"、
しかし、それを行うための特定のJSLコマンドは見つかりませんでした。
誰かが私を助けることができます
ここで私が実装したコード..しかし、FIT MODELセクションでは不完全です....
Clear Globals();
Clear Log();
Names Default To Here( 1 );
// code to choose among all opened tables which one will be selected for the analysis
OpenDT = List();
For( i = 1, i <= N Table(), i++,
Insert Into( OpenDT, Data Table( i ) )
);
dlgDT = Dialog(
"Please select Data Table for analysis",
VList( selectDT = List Box( OpenDT ) ),
HList( Button( "OK" ), Button( "Cancel" ) )
);
Show( dlgDT );
If( dlgDT["button"] == 1,
Remove From( dlgDT, N Items( dlgDT ) );
Eval List( dlgDT );
);
Current Data Table( selectDT[1] );
cd = Column Dialog(
Var = collist( " select Response >>", MinCol( 1 ), MaxCol( 1 ) ),
Hlist( "" ),
Ref = Collist( " Select Predictors >>", MinCol( 1 ) ),
Hlist( "" ),
Hlist( "" ),
mypareto = Check Box( " Show results's Pareto ", 1 ),
Hlist( "Number of recursive trees -> ", forest = EditNumber( 10 ) ),
Vlist(
mypareto = Check Box( " Show results's Pareto ", 1 ),
Hlist( "" ),
Hlist( "" ),
Hlist( "select top predictors ", myrank = EditNumber( 5 ) ),
),
);
//);
//declaration of global variables
Response = cd["Var"]; //(Response Variable) ok
Predictor = cd["Ref"]; //(Predictor Variable) ok
Fsize = cd["forest"]; // number of tree to run
pareto = cd["mypareto"];
rank = cd["myrank"];
risultato = New Table( "Tree Table",
Add Rows( 0 ),
New Column( "Y", Character, "Nominal" ),
New Column( "Term", Character, "Nominal", Set Property( "ID Column", 1 ) ),
New Column( "Number of Splits", Numeric, "Continuous" ),
New Column( "SS", Numeric, "Continuous" ),
New Column( "SS 2", Character, "Nominal" ),
New Column( "Portion", Numeric, "Continuous" ),
);
tree = Expr(
partitioning = Partition(
Y( Response( 1 ) ),
X( Eval( Predictor ) ),
Split History( 1 ),
Informative Missing( 1 ),
Validation Portion( 0.33 ),
Minimun Size Split( 5 ),
Column Contributions( 1 ),
Go
);
part = Report( partitioning )["Column Contributions"][Table Box( 1 )] <<
Make Combined Data Table;
part << select where( :Number of Splits == 0 );
part << delete rows;
partitioning << close window();
part << set name( "Parts" );
risultato = Data Table( risultato ) << Concatenate(
Data Table( part ),
Append to first table
);
Close( part, "no save" );
);
For( i = 1, i <= Fsize, i++,
Current Data Table( selectDT[1] );
tree;
);
If( Pareto == 1,
Current Data Table( risultato );
Pareto Plot(
Cause( :Term ),
);
);
//create Ranking Table
Summary_Rank = Data Table( risultato ) << Summary(
Group( :Term ),
output table name( "Bootstrap Ranking" ),
);
Data Table( Summary_Rank ) << Sort(
By( :N Rows ),
Order( Descending ),
replace Table,
);
x = N Rows( Summary_Rank );
Data Table( Summary_Rank ) << New Column( "Rank", numeric, , formula( Sequence( 1, x, 1 ) ) );
Data Table( Summary_Rank ) << select where( :Rank <= rank );
Column( 1 ) << set selected( 1 );
tempDt = Summary_Rank << Subset( columns( :Term ) );
Column( 1 ) << set selected( 1 );
predictor = Column( 1 ) << get values();
Close( tempDt, "no save" );
// declaration VarExpr variable
varExpr = {};
//------------------------------------------------FIT MODEL Two Factore Response Surface -------------------//
// parse word '& RS' into predictors variablee
For( i = 1, i <= N Items( predictor ), i++,
Insert Into( varExpr, Parse( ":Name(\!"" || predictor[i] || "\!")" || Char( "& RS" ) ) )
);
Current Data Table( selectDT[1] );
FIT_MODEL = Fit Model(
Y( Response( 1 ) ),
Effects(
(Eval( varExpr )),
),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Effect Leverage" ),
Run( Profiler( 1, Confidence Intervals( 1 ), Arrange in Rows( 6 ), ), Show VIF( 1 ) )
);
FIT_MODEL;
あなたが求めていることは、以下の例を使用して解決されると思います:
predictor = {"X1","X2","X3","X4"};
varExpr = {};
// parse word '& RS' into predictors variablee
For( i = 1, i <= N Items( predictor ), i++,
Insert Into( varExpr, Parse( ":Name(\!"" || predictor[i] || "\!")" || Char( "& RS" ) ) )
);
For( i = 1, i <= N Items( predictor ), i++,
For( k = i, k <= N Items( predictor ), k++,
Insert Into( varExpr, Parse( ":Name(\!"" || predictor[i] || "\!")" || Char( " * " ) || ":Name(\!"" || predictor[k] || "\!")" ) )
))JMP の最高のスクリプター ライターは、JMP そのものです。 Jim が述べたように、モデルをインタラクティブに構築し、赤い三角形を使用してスクリプトを保存します。 これは、JSL スクリプトでどのように表示する必要があるかを示しています。
モデルの適合(
Y( :Y ),
効果(
:X1 & RS,
:X2 & RS,
:X3 & RS,
:X4 & RS,
:X1 * :X1,
:X1 * :X2,
:X2 * :X2,
:X1 * :X3,
:X2 * :X3,
:X3 * :X3,
:X1 * :X4,
:X2 * :X4,
:X3 * :X4,
:X4 * :X4
)、
パーソナリティ ( "標準最小二乗法" )
);
yu Jim さん、ご回答ありがとうございます。
on Effects the Response Surface 条件を設定する簡単な方法はないようです: (以下の例のように)
X1 RS
X2 RS
X3 RS
X4 RS
X1*X1
X1*X2
X1*X3
X1*X4
X2*X2
X2*X3
X2*X4
X3*X3
X3*X4
X4*X4
私のスクリプトで、X1 RS、X2 RS、X3 RS、X4 RS、
しかし、今は別のスクリプトで乗算係数を作成する必要があります......
2 因子応答曲面モデルの良い例は、「Fitting Linear Models」の本にあります。
Help==>書籍==>線形モデルの適合
モデルをインタラクティブに生成したら、出力表示の赤い三角形から、「スクリプトの保存」をリクエストできます。分析を実行するために必要なJSLが提供されます。
