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Automatizando un DoE y ajustando el Modelo<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Hola

Estoy trabajando en un poco de software intentando automatizar JMP 9 en C #, lo que estoy tratando de hacer es crear un DoE, llenar la tabla de datos con mis resultados y luego ajustar el modelo. Puedo llegar tan lejos como para generar el DoE y completar el datable, pero me estoy quedando atascado en la etapa final de ajuste del modelo. Mi código se parece un poco a esto (parte de una clase más grande con propiedades de Respuesta, Factor y Término):

JMP.Application jmp = new JMP.Application ();           

jmp.Visible = true;

JMP.DOECustom doe = jmp.CreateDOECustom ();

foreach (respuesta JMPResponse en esto. Respuestas)

{

    doe.AddResponse (response.ResponseType, response.Name, response.Minimum, response.Maximum, 1);

}

foreach (factor de factor continuo de JMP en esto.Factores)

{   

    doe.AddContinuousFactorWithName (factor.Name, factor.Minimum, factor.Maximum);

}

foreach (término JMPTerm en this.Terms)

{

    doe.AddTerms (term.AsIntArray ());

}

doe.MakeDesign ();

JMP.DataTable dt = doe.MakeTable ();

// Hacer bits y piezas para llenar la tabla.

Lo que me gustaría hacer a continuación es Ajustar el modelo y luego (con suerte) extraer los diversos coeficientes, estadísticas t, etc. de cada uno de los términos. Realmente no puedo encontrar nada obvio en la documentación o en los ejemplos de código que me permiten hacer esto.

Cualquier ayuda apreciada.

Automatizando un DoE y ajustando el Modelo

Gracias por ese mpb, sospechaba que podría tener que bajar y ensuciarme con JSL. Agregaré para beneficio de los futuros usuarios que deambulan por estas partes que el Automatizando JMP usando C # El documento tiene buena información sobre cómo acceder a las variables JSL y similares.

Re: Automatizando un DoE y ajustando el Modelo

El siguiente ejemplo de JSL puro puede ayudar. Este tipo de cosas se analiza en el documento PDF de Scripting en el encabezado Platform Scripting Notes.

Abrir ("$ SAMPLE_DATA / fitness.jmp");

fit_model_object = Ajustar modelo (

    Y (: Oxy),

    Efectos (: Edad,: Peso,: Tiempo de ejecución,: RunPulse,: RstPulse),

    Personalidad (mínimos cuadrados estándar),

    Énfasis (apalancamiento del efecto),

    Correr(

        : Oxy << {Lack of Fit (0), Plot Actual by Predicted (1), Plot Regression (0),

        Plot Residual by Predicted (1), Plot Effect Leverage (1)}

    )

);

vc = fit_model_object << Get Variance Components ();

effnames = fit_model_object << Get Effect Names ();

effpvals = fit_model_object << Get Effect PValues ();

ests = fit_model_object << Get Estimates ();

parmnames = fit_model_object << Get Parameter Names ();

randeffnames = fit_model_object << Obtener nombres de efectos aleatorios ();

stderr = fit_model_object << Get Std Errors ();

fit_model_object << Get X Matrix ();

fit_model_object << Get XPX Inverse ();

Show (effnames, effpvals, ests, parmnames, stderr);