<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />1 개의 Y 축 파라미터 (종속 변수)와 100 개의 X 축 파라미터 (독립 변수)로 회귀 분석을 수행하고 맨 위에 상관 관계 (높은 R 값)를보고 싶습니다. 이 모든 차트를 얻고 선형 적합성을 적용하지만 기본적으로 매개 변수 이름을 기반으로 사전 순으로 정렬됩니다. 이러한 차트를 R 값이 감소하는 순서로 정렬 할 수있는 방법이 있습니까?
네이트에게 감사드립니다. 나는이 옵션을 탐색 할 것이다.
감사합니다 이안. 나는 그것을 조사 할 것이다.
많은 고마워, 네이트. 불행히도 그 옵션을 확실히 간과했습니다!
안녕하세요 shwetakuvlsi1,
당신은 "적합성에 의한 주문"옵션에 익숙합니다. Football.jmp와 같은 샘플 데이터에서이 값을 사용하면 맨 위가 R- 제곱되고 맨 아래가 최악입니다.
다음은 샘플 스크립트입니다.
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},);100 개의 X가 있기 때문에 결합 된 데이터 만들기 테이블을 사용하여 테이블 형식으로 변환 할 수도 있습니다.
그리고 R- 제곱 값을 선택할 수 있습니다 :
문안 인사,
네이트
Response Screening 플랫폼을 살펴 보겠습니다.
http://www.jmp.com/support/help/Response_Screening.shtml
이런 종류의 일을 위해 디자인되었습니다.
그러나 현재 방법을 계속 사용하려면 아래에 표시된 접근 방식을 사용할 수 있습니다. '파일> 새로 만들기> 새 스크립트'를 실행하고 코드를 복사 한 다음 '편집> 스크립트 실행'을 선택하십시오.
NamesDefaultToHere ( 1 );
// 일부 데이터 만들기
nr = 25 명 ; // 행의 수
nc = 21 ; // 열 수
m = 일본 (nr, nc, 임의의 정규화 ());
cNames = { "와이" }; 에 대한 (c = 2 , c <= nc, c ++, 에 집어 넣다 (cNames, "엑스" || 숯 (기음- 1 ))));
dt = AsTable (m, << ColumnNames (cNames));
dt << setName ( "많은 X" );
// 'Traditional'X를 Y로 맞 춥니 다. . .
// (1) 플랫폼을 눈에 보이지 않게 실행합니다.
biv = dt << 이변 량 (Y (cNames [ 1 ]), X (cNames [ 2 :: NItems (cNames)]), FitLine, Invisible);
// (2) R Squared 값을 보이지 않는 테이블로 가져옵니다.
dt2 = 보고서 (biv [ 1 ])) [ TableBox ( 1 )] << makeCombinedDataTable (보이지 않는 1 ));
r2Del = dt2 << getRowsWhere (: 컬럼 1! = "RSquare" );
dt2 << deleteRows (r2del);
dt2 << 종류 (By (: Column 2), Order (Descending), ReplaceTable);
// (3) X의 순서를 R Squared로 얻는다.
xOrder = 기둥 (dt2, "엑스" ) << getValues ;
// (4) 보이지 않는 보고서와 표를 닫습니다.
보고서 (biv [ 1 ]) << closeWindow ;
닫기 (dt2, NoSave);
// (5) Xs의 올바른 순서로 플랫폼을 시작합니다.
biv = dt << 이변 량 (Y (cNames [ 1 ]), X ( 평가 (xOrder)), FitLine);
// Response Screening Platform. . .
기다림 ( 삼 );
rs = dt << 반응 스크리닝 (Y (cNames [ 1 ]), X (cNames [ 2 :: NItems (cNames)])));
