56974_ko-KR

liliconcom

JSL FIT 모델 2요소 반응 표면

좋은 아침이에요

내 JSL에 "Two-Factor"를 사용하여 FIT 모델을 구현하고 싶습니다. 응답 표면 모델",

하지만 특정 JSL 명령을 찾지 못했습니다.

 

누군가가 나를 도울 수 있습니다

 

여기에 내가 구현 한 코드 ..하지만 FIT MODEL 섹션에 대해서는 불완전합니다 ....

 

 

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;

 

 

 

Re: JSL FIT MODEL 2단계 반응 표면그냥 대단해!!!, 고마워 짐
Re: JSL FIT MODEL 2단계 반응 표면

나는 당신이 요구하는 것이 아래의 예를 사용하여 해결되었다고 생각합니다.

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] || "\!")" ) )
))

Re: JSL FIT MODEL 2단계 반응 표면

JMP를 위한 최고의 스크립터 작성기는 JMP 자체입니다. Jim이 말했듯이 대화형으로 모델을 빌드한 다음 빨간색 삼각형을 사용하여 스크립트를 저장합니다. JSL 스크립트에 어떻게 나타나야 하는지 보여줍니다.

적합 모델(
Y( :Y ),
효과(
: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
),
성격( "표준 최소 제곱")
);

Re: JSL FIT MODEL 2단계 반응 표면

답장을 보내 주셔서 감사합니다.

반응 표면 조건에 영향을 미치는 빠른 방법이 없는 것 같습니다: (아래 예와 같이)

 

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

 

내 스크립트로 X1 RS, X2 RS, X3 RS, X4 RS,

하지만 이제는 별도의 스크립트로 곱셈 인수를 만들어야 합니다......

Re: JSL FIT MODEL 2단계 반응 표면

"선형 모델 피팅" 책에서 2요인 반응 표면 모델의 좋은 예를 찾을 수 있습니다.

도움말==>도서==>선형 모델 피팅

모델을 대화식으로 생성한 후에는 출력 디스플레이의 빨간색 삼각형에서 "스크립트 저장"을 요청할 수 있습니다.분석을 실행하는 데 필요한 JSL을 제공합니다.