Buenos días
Me gustaría implementar para mi JSL un MODELO FIT con "Dos factores Respuesta Superficie Modelo",
pero no he encontrado ningún comando JSL específico para hacer eso.
Puede ayudarme alguien
Aquí el código que implementé ... pero está incompleto para la sección MODELO FIT ....
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;
Creo que lo que estás pidiendo se resuelve usando este ejemplo a continuación:
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] || "\!")" ) )
))El mejor escritor de scripter para JMP es JMP. Como dijo Jim, construya su modelo de manera interactiva y luego use el triángulo rojo para guardar el script. Le muestra cómo debe aparecer en su script JSL:
Modelo de ajuste(
Y (: Y),
Efectos (
: X1 y RS,
: X2 y RS,
: X3 y RS,
: X4 y RS,
: X1 *: X1,
: X1 *: X2,
: X2 *: X2,
: X1 *: X3,
: X2 *: X3,
: X3 *: X3,
: X1 *: X4,
: X2 *: X4,
: X3 *: X4,
: X4 *: X4
)
Personalidad ("mínimos cuadrados estándar")
);
Gracias yu Jim por tu respuesta,
Parece que no hay un método rápido para tener en efecto las condiciones de la superficie de respuesta: (como en el ejemplo siguiente)
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
por mi script pude crear X1 RS, X2 RS, X3 RS, X4 RS,
pero ahora necesito crear por secuencia de comandos los factores de multiplicación ......
Puede encontrar un buen ejemplo de un modelo de superficie de respuesta de dos factores en el libro "Ajuste de modelos lineales":
Ayuda ==> Libros ==> Ajuste de modelos lineales
Una vez que haya generado su modelo de manera interactiva, desde el triángulo rojo en la pantalla de salida, puede solicitar "Guardar script". Le proporcionará el JSL que necesita para ejecutar su análisis.
