<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich führe eine Regressionsanalyse mit 1 Y-Achsen-Parameter (abhängige Variable) und Hunderten von X-Achsen-Parametern (unabhängige Variablen) durch und möchte oben die besten Korrelationen (hoher R-Wert) sehen. Ich erhalte alle diese Diagramme und wende die lineare Anpassung an, aber standardmäßig sind diese alphabetisch nach Parameternamen sortiert. Gibt es eine Möglichkeit, diese Diagramme nach abnehmendem R-Wert zu sortieren?
Danke Nate. Ich werde diese Option ebenfalls prüfen.
Danke Ian. Ich werde es mir ansehen.
Vielen Dank, Nate. Leider habe ich diese Option übersehen!
Hallo shwetakuvlsi1,
Kennen Sie die Option „Nach Passgenauigkeit sortieren“?Wenn man dies auf Beispieldaten wie Football.jmp anwendet, hat man oben das beste R-Quadrat und unten das schlechteste.

Hier ist das Beispielskript zum Anschauen.
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},);Da Sie Hunderte von X haben, möchten Sie die Dinge vielleicht sogar in ein Tabellenformat umwandeln, indem Sie die kombinierte Datentabelle „make“ verwenden.

Und dann können Sie den R-Quadrat-Wert auswählen:

Grüße,
Nate
Ich würde einen Blick auf die Response Screening-Plattform werfen:
http://www.jmp.com/support/help/Response_Screening.shtml
das für so etwas konzipiert ist.
Wenn Sie jedoch bei Ihrer aktuellen Methode bleiben möchten, können Sie den unten gezeigten Ansatz verwenden. Gehen Sie zu „Datei > Neu > Neues Skript“, kopieren Sie den Code und dann „Bearbeiten > Skript ausführen“.
NamesDefaultToHere ( 1 );
// Erstelle einige Daten
nr = 25 ; // Anzahl der Zeilen
nc = 21 ; // Anzahl der Spalten
m = J (nr, nc, ZufälligNormal ());
cNames = { „Y“ }; Für (c= 2 , c<=nc, c++, Einfügen in (cNames, "X" || Verkohlen (C- 1 )));
dt = AlsTabelle (m, << Spaltennamen (cNames));
dt << Name einsetzen ( „Viele X“ );
// 'Traditionell' Y an X anpassen. . .
// (1) Starten Sie die Plattform unsichtbar
biv = dt << Bivariat (Y(cNames[ 1 ]), X(cNames[ 2 :: NItems (cNames)]), FitLine, Invisible);
// (2) Holen Sie sich die R-Quadrat-Werte in eine unsichtbare Tabelle
dt2 = Bericht (biv[ 1 ])[ TableBox ( 1 )] << makeCombinedDataTable (Unsichtbar( 1 ));
r2Del = dt2 << getRowsWhere (:Spalte 1 != "R Quadrat" );
dt2 << deleteRows (r2del);
dt2 << Sortieren (By(:Spalte 2), Order(Absteigend), ReplacementTable);
// (3) Ermitteln Sie die Reihenfolge der Xs nach R im Quadrat
xOrder = Spalte (dt2, "X" ) << getValues ;
// (4) Schließen Sie den unsichtbaren Bericht und die Tabelle
Bericht (biv[ 1 ]) << Fenster schließen ;
Schließen (dt2, NoSave);
// (5) Starten Sie die Plattform mit der richtigen Reihenfolge der Xs
biv = dt << Bivariat (Y(cNames[ 1 ]), X( Bewertung (xOrder)), FitLine);
// Antwort-Screening-Plattform. . .
Warten ( 3 );
rs = dt << Antwort-Screening ( Y(cNames[ 1 ]), X(cNames[ 2 :: NItems (cNames)]) );