<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Je fais une analyse de régression avec 1 paramètre de l'axe Y (variable dépendante) et des centaines de paramètres de l'axe X (variables indépendantes) et je souhaite voir les meilleures corrélations (valeur R élevée) en haut. J'obtiens tous ces graphiques et j'applique un ajustement linéaire, mais par défaut, ils sont triés par ordre alphabétique en fonction du nom du paramètre. Existe-t-il un moyen de trier ces graphiques par ordre décroissant de valeur R ?
Merci Nath. Je vais également explorer cette option.
Merci Ian. Je vais me renseigner.
Merci beaucoup, Nath. J'ai certainement négligé cette option, malheureusement!
Salut shwetakuvlsi1,
Connaissez-vous l'option "Order by Goodness of Fit".L'utilisation de ceci sur des exemples de données tels que Football.jmp a le meilleur R au carré en haut et le pire en bas.

Voici l'exemple de script pour jeter un coup d'œil.
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Football.jmp" ); dt << Fit Group( Bivariate( Y( :Height ), X( :Weight ), Fit Line ), Bivariate( Y( :Height ), X( :LegPress ), Fit Line ), Bivariate( Y( :Height ), X( :Neck ), Fit Line ), Bivariate( Y( :Height ), X( :Squat ), Fit Line ), Bivariate( Y( :Height ), X( :Fat ), Fit Line ), Bivariate( Y( :Height ), X( :Bench ), Fit Line ), Bivariate( Y( :Height ), X( :Speed ), Fit Line ), <<{Arrange in Rows( 1 ), Order by Goodness of Fit},);Comme vous avez des centaines de X, vous voudrez peut-être même transformer les choses en un format tabulaire en utilisant la table de données combinées make.

Et puis vous pouvez sélectionner la valeur R-Squared :

Salutations,
Nath
Je jetterais un œil à la plateforme Response Screening :
http://www.jmp.com/support/help/Response_Screening.shtml
qui est conçu pour ce genre de chose.
Mais, si vous voulez vous en tenir à votre méthode actuelle, vous pouvez utiliser le type d'approche présenté ci-dessous. Faites 'Fichier > Nouveau > Nouveau Script', copiez le code, puis 'Edition > Exécuter le Script'.
NomsDefaultToHere ( 1 );
// Créer des données
nr = 25 ; // Nombre de lignes
nc = 21 ; // Le nombre de colonnes
m = J (nr, nc, AléatoireNormal ());
cNames = { "O" } ; Pour (c= 2 , c<=nc, c++, Insérer dans (cNames, "X" || Carboniser (c- 1 )));
dt = CommeTable (m, << Noms de colonnes (cNames));
dt << setName ( "Beaucoup de X" );
// 'Traditionnel' Ajuster Y par X . . .
// (1) Lancer la plateforme de manière invisible
biv = dt << Bivarié (Y(cNoms[ 1 ]), X(cNoms[ 2 :: NIéléments (cNames)]), FitLine, Invisible);
// (2) Récupère les valeurs R au carré dans un tableau invisible
dt2 = Rapport (biv[ 1 ])[ TableBox ( 1 )] << makeCombinedDataTable (Invisible( 1 ));
r2Del = dt2 << getRowsWhere (:Colonne 1 != "R Carré" );
dt2 << deleteRows (r2del);
dt2 << Trier (By(:Column 2), Order(Descending), ReplaceTable);
// (3) Obtenir l'ordre des X par R au carré
xCommande = Colonne (dt2, "X" ) << getValues ;
// (4) Fermez le rapport et le tableau invisibles
Rapport (biv[ 1 ]) << Fermer la fenêtre ;
Fermer (dt2, NoSave);
// (5) Lancer la plateforme avec le bon ordre de X
biv = dt << Bivarié (Y(cNoms[ 1 ]), X( Éval (xCommande)), FitLine);
// Plate-forme de filtrage des réponses . . .
Attendez ( 3 );
rs = dt << Dépistage des réponses ( Y(cNoms[ 1 ]), X(cNoms[ 2 :: NIéléments (cNames)]) );