「グループ化」機能を使用するときに予測を保存する方法<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは皆さん
Byステートメントを使用して「予測される」データがグループ化されているときに予測を保存する方法はありますか。
私はこのようなコードを使っています：
Fit Group( Biv_GRAV_T1 = Bivariate( Y( :Gravimetric_Flow1_L ), X( :RatioID ), Fit Where( :DOY == 31, Kernel Smoother( 1, 1, 0.1, 1 ) ), Fit Where( :DOY == 32, Kernel Smoother( 1, 1, 0.1, 1 ) ), Fit Where( :DOY == 33, Kernel Smoother( 1, 1, 0.1, 1 ) ), Fit Where( :DOY == 34, Kernel Smoother( 1, 1, 0.1, 1 ) ), Fit Where( :DOY == 35, Kernel Smoother( 1, 1, 0.1, 0 ) ), Fit Where( :DOY == 36, Kernel Smoother( 1, 1, 0.1, 0 ) ) ), Biv_GRAV_T2 = Bivariate( Y( :Gravimetric_Flow2_L ), X( :RatioID ), Fit Where( :DOY == 31, Kernel Smoother( 1, 1, 0.1, 1 ) ), Fit Where( :DOY == 32, Kernel Smoother( 1, 1, 0.1, 1 ) ), Fit Where( :DOY == 33, Kernel Smoother( 1, 1, 0.1, 1 ) ), Fit Where( :DOY == 34, Kernel Smoother( 1, 1, 0.1, 1 ) ), Fit Where( :DOY == 35, Kernel Smoother( 1, 1, 0.1, 0 ) ), Fit Where( :DOY == 36, Kernel Smoother( 1, 1, 0.1, 0 ) ) ); Biv_GRAV_T1 << (curve[1] << save predicteds);
DOYによる予測を保存したい場合、同じ列にすべての日を保存する方法はありますか？
と：
Biv_GRAV_T1 <<（曲線[1] <<予測の保存）;
必要な曲線を保存できますが、すべての曲線を同じ列に含める必要があります。これを行う方法はありますか？
何かのようなもの：
Biv_GRAV_T1 <<（曲線[1＆2＆3＆4＆5＆6] <<予測の保存）; [もちろん、これではうまくいかないことはわかっています。 ]
任意の助けは大歓迎です！
-JGL
再：どのように "グループ化"機能を使用するときに予測を保存するのですか？こんにちはジム、
私はこの方法を考えたことがなかったでしょう。そしてもちろん、それらを足し合わせても意味がありません。なぜなら、予測されない値は空のセルを持つべきだからです。
どうもありがとう、私は本当に感謝しています。
-JL
再：どのように "グループ化"機能を使用するときに予測を保存するのですか？これがあなたのメソッドを使ったコードのサンプルですが、結局、予測されたものをすべて組み合わせたものです。
ここにデフォルトの名前 （ 1 ） ;
dt = 開いた （ "$ SAMPLE_DATA / semiconductorケーパビリティ.jmp" ） ;
フィットグループ （
Biv_GRAV_T1 = 二変量 （
Y （ ： NPN1 ） 、
バツ （ ： PNP2 ） 、
どこに合わせる （ ： サイト == 1 、カーネルスムーザー （ 1 、 1 、 0.1 、 1 ） ） 、
どこに合わせる （ ： サイト == 2 、カーネルスムーザー （ 1 、 1 、 0.1 、 1 ） ） 、
どこに合わせる （ ： サイト == 3 、カーネルスムーザー （ 1 、 1 、 0.1 、 1 ） ） 、
どこに合わせる （ ： サイト == 4 、カーネルスムーザー （ 1 、 1 、 0.1 、 1 ） ） 、
どこに合わせる （ ： サイト == 5 、カーネルスムーザー （ 1 、 1 、 0.1 、 0 ） ）
） 、
Biv_GRAV_T2 = 二変量 （
Y （ ： NPN2 ） 、
バツ （ ： PNP2 ） 、
どこに合わせる （ ： サイト == 1 、カーネルスムーザー （ 1 、 1 、 0.1 、 1 ） ） 、
どこに合わせる （ ： サイト == 2 、カーネルスムーザー （ 1 、 1 、 0.1 、 1 ） ） 、
どこに合わせる （ ： サイト == 3 、カーネルスムーザー （ 1 、 1 、 0.1 、 1 ） ） 、
どこに合わせる （ ： サイト == 4 、カーネルスムーザー （ 1 、 1 、 0.1 、 1 ） ） 、
どこに合わせる （ ： サイト == 5 、カーネルスムーザー （ 1 、 1 、 0.1 、 0 ） ）
） ;
Biv_GRAV_T1 << （ 曲線 [ 1 ] << 予測を保存 ） ;
Biv_GRAV_T1 << （ 曲線 [ 2 ] << 予測を保存 ） ;
Biv_GRAV_T1 << （ 曲線 [ 3 ] << 予測を保存 ） ;
Biv_GRAV_T1 << （ 曲線 [ 4 ] << 予測を保存 ） ;
Biv_GRAV_T1 << （ 曲線 [ 5 ] << 予測を保存 ） ;
Biv_GRAV_T2 << （ 曲線 [ 1 ] << 予測を保存 ） ;
Biv_GRAV_T2 << （ 曲線 [ 2 ] << 予測を保存 ） ;
Biv_GRAV_T2 << （ 曲線 [ 3 ] << 予測を保存 ） ;
Biv_GRAV_T2 << （ 曲線 [ 4 ] << 予測を保存 ） ;
Biv_GRAV_T2 << （ 曲線 [ 5 ] << 予測を保存 ） ;
） ;
//保存された予測の合成である新しい列を作成します
dt << 新しいコラム （ 「すべてのNPN1の予測」 、
式 （ 和 （ ： 予測NPN1 、 ： 予測NPN1 2 、予測NPN1 3 、 ： 予測NPN1 4 、 ： 予測NPN1 5 ） ）
） ;
dt << 新しいコラム （ 「予測されるすべてのNPN2」 、
式 （ 和 （ ： 予測NPN2 、 ： 予測NPN2 2 、予測NPN2 3 、 ： 予測NPN2 4 、 ： 予測NPN2 5 ） ）
） ;
//数式を削除して数式で使用されている列を削除できるようにする
dt ： 予測されるすべてのNPN1 << プロパティを削除 （ "式" ） ;
dt ： 予測されるすべてのNPN2 << プロパティを削除 （ "式" ） ;
//不完全な列をすべて削除します
dt << 列を削除 （
{ ： 予測NPN1 、 ： 予測NPN1 2 、 ： 予測NPN1 3 、 ： 予測NPN1 4 、 ： 予測NPN1 5 、 ： 予測NPN2 、 ： 予測NPN2 2 、 ： 予測NPN2 3 、 ： 予測NPN2 4 、 ： 予測NPN2 5 }
） ;
