<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Come faccio a creare una tabella separata per il rapporto sull'indicatore di variabilità GRR per elementi selettivi nel rapporto
Primo Rapporto
Script JMP corrente per visualizzare il primo rapporto
Cancella Globali();
popup = Dialogo(
"Inserisci tolleranza specifica",
selezione = modificanumero(),
"Seleziona fattore di riproducibilità",
selection1 = casella combinata("Attrezzatura","Operatore"),
Pulsante( "Ok" ),
Pulsante( "Annulla" ));
If( popup["Pulsante"] == -1,
Lancia( "cancella" ));
specrange = popup["Selezione"];
riproducibilità=popup["Selezione1"];
Colonna ( 1 ) << tipo di modellazione ( nominale );
Column( 2 ) << modeling type( nominal ) << Set name(eval(if(reproducibility==1,"Equipment","Operator")));
Colonna ( 3 ) << tipo di modellazione ( continuo );
var=Grafico di variabilità(
Y( Colonna (3) ),
X( Colonna (2) , Colonna (1) ),
Modello( "Incrociato" ),
Massimo Iter( 20 ),
Tipo di analisi( Nome( "Scegli la migliore analisi (EMS REML bayesiano)" ) ),
Storico Sigma( 0 ),
Connetti Cell Mezzi( 1 ),
Mostra medie di gruppo( 1 ),
Mostra Grande Media( 1 ),
Grafico sviluppo standard( 1 ),
Calibro RR( 5.15, specrange, 0, 0 ),
Rapporto scartamento RR( 1 ),
Mostra box plot( 1 ),
Grafici medi( 1 ),
Grafici di sviluppo standard( 1 )
);
var << Imposta titolo report("Risultati GRR")
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Secondo Rapporto
Come faccio a creare una tabella separata per il report sull'indicatore di variabilità (report linearità e bias) per elementi selettivi nel report
Script JMP per il secondo report
Cancella Globali();
Colonna ( 1 ) << tipo di modellazione ( nominale );
Colonna ( 2 ) << tipo di modellazione ( continuo );
Colonna ( 3 ) << tipo di modellazione ( continuo );
Colonna ( 4 ) << tipo di modellazione ( nominale );
var=Grafico di variabilità(
Y( Colonna(3) ),
X( Colonna(2) ),
Per( Colonna(4) ),
Tipo di analisi( Nome( "Scegli la migliore analisi (EMS REML bayesiano)" ) ),
Standard( Colonna(2) ),
Connetti Cell Mezzi( 1 ),
Mostra medie di gruppo( 1 ),
Mostra Grande Media( 1 ),
Grafico sviluppo standard( 1 ),
Mostra box plot( 1 ),
Rapporto sui pregiudizi,
Studio di linearità( 0.05 )
);
var << Imposta titolo report("Risultati linearità/bias")
Sono contento che abbia funzionato.Mentre lavori al secondo report, tieni presente che quando hai una variabile Per, avrai una Casella di visualizzazione per ogni gruppo Per. Utilizzare un indice per fare riferimento al report per ogni gruppo Per.Se ci fosse un gruppo Per nell'esempio che ho usato sopra, per accedere al livello del rapporto per ognuno, il mio codice avrebbe potuto avere questo aspetto:
LBL1a = repvar [1] ["Misura....]per il primo gruppo "Per", e
LBL1b = repvar [2] ["Gauge....] per il secondo gruppo "Per".
Grazie Jerry Cooper funziona benissimo!!!
Il report Linearity and Bias è un po' complicato in quanto potrebbero esserci più di 1 report Linearity and Bias e dobbiamo prendere il minimo di linearity% e Bias%
Potrebbe esserci un modo migliore, ma questo produce il risultato che stai cercando.Il trucco consiste nell'esporre la struttura ad albero del report o la casella di riepilogo che contiene le informazioni desiderate. Fai clic con il pulsante destro del mouse sul pulsante di apertura del profilo e seleziona Modifica->Mostra struttura ad albero:
La finestra risultante visualizzerà la struttura ad albero per gli oggetti nel report in modo da potervi fare riferimento nello script. Vedi sotto per il codice che ho aggiunto al tuo script per produrre la tabella per il tuo primo rapporto:
repvar = var << Rapporto ;
LBL1 = repvar [ "Gauge R&R" ][ String Col Box ( 1 )] ;
LBL2 = repvar [ "Gauge R&R" ][ String Col Box ( 2 )] ;
VAL1 = repvar [ "Gauge R&R" ][ Numero Col Box ( 3 )] ;
VAL2 = repvar [ "Gauge R&R" ][ Numero Col Box ( 6 )] ;
vittoria1 = Nuova finestra ( "Il rapporto" ,
Scatola da tavolo ( String Col Box ( "Attributo" , { LBL1 [ 5 ] , LBL1 [ 1 ] , LBL1 [ 6 ] , LBL1 [ 2 ] , "Numero di categorie distinte" , "P/T%" } ) ,
String Col Box ( "Abrev" , { LBL2 [ 5 ] , LBL2 [ 1 ] , LBL2 [ 6 ] , LBL2 [ 2 ]} ) ,
Numero Col Box ( "Valore" , { VAL1 [ 5 ] , VAL1 [ 1 ] , VAL1 [ 6 ] , VAL1 [ 2 ] , VAL2 [ 4 ] , VAL2 [ 6 ] * 100 } )
)
) ;
Il risultato:
Spero che questo ti aiuti.
