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Controlar la salida del informe ANOVA a través del envío con una variable de cadena

Hola,

Estoy tratando de referirme a una variable de cadena ( colname ) en despacho, pero no cumple con las ContornoBox, {Cerrar (0)} (o Cerrar (1) ) a diferencia de cuando la cadena está escrita explícitamente.

Apreciaría tu ayuda.

Revital

 

Aquí está el código:

For( i = 1, i <= N Items( ColumnNames ), i++,
colname = "Response " || char(colnameames[i]);
Cobj = dt << Fit Model(
Y( colnameames[i] ),
Effects( :Visit, :Group, :Group * :Visit ),
Random Effects( :SubjectNumber[:Group] ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Method( "REML" ),
Emphasis( "Minimal Report" ),
Run(
colnameames[i] << {Analysis of Variance( 0 ), Lack of Fit( 0 ),
Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Regression( 0 ),
Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 ), {:Visit <<
{LSMeans Plot( 1 ), LSMeans Contrast( [1 0 0 -1] )}, :Group << {LSMeans Plot( 1 ),
LSMeans Contrast( [1 0 0 -1] )}, :Group * :Visit << {LSMeans Plot( 1 )}}
),
SendToReport(
Dispatch(
{colname , "Effect Details", "Visit", "Contrast"},
"Test Detail",
OutlineBox,
{Close( 0 )}
),
Dispatch(
{colname , "Effect Details", "Group", "Contrast"},
"Test Detail",
OutlineBox,
{Close( 0 )}
),
Dispatch(
{colname , "Effect Details"},
"SubjectNumber[Group]",
OutlineBox,
{Close( 1 )}
)
)
);

Re: Controlar la salida del informe ANOVA a través del envío con una variable de cadena

Muchísimas gracias por la ayuda. Utilicé la solución como en tu ejemplo y funcionó !!

Revtal 

 

Re: Controlar la salida del informe ANOVA a través del envío con una variable de cadena

Debe crear la cadena que contiene el nombre del cuadro de esquema antes de evaluar el resto de la expresión.  Puede hacer esto de diferentes maneras usando cadenas, revise Parse (Substitute ()) y Eval Insert () ya que en algunos casos podrían ser mejores opciones.  Sin embargo, una forma es usar Eval Expr () como se muestra a continuación:

 

Intente reemplazar Eval (con Write (Char) (y busque en el registro para ver qué código se evalúa realmente). Puede copiar y pegar desde el registro a una ventana de secuencia de comandos y luego usar el botón 'reformatear secuencia de comandos'.

 

Names default to here( 1 );

dt = Open( "$Sample_data/Iris.jmp" );

targets = {"Sepal length", "Petal length"};

For( i = 1, i <= N Items( targets ), i++,

 //Here is a Fit Model expression with some parts contained in Expr()
 //First the Fit model 'code' goes to Eval Expr() to evalute only those parts
 //contained in Expr().  Then it goes to Eval() to actually run the code.
 Eval( Eval Expr(
  Fit Model(
   Y( targets[i] ),
   Effects( :Sepal width, :Petal width ),
   Random Effects( :Species ),
   NoBounds( 1 ),
   Personality( "Standard Least Squares" ),
   Method( "REML" ),
   Emphasis( "Minimal Report" ),
   Run(
    :Sepal length << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
    Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ), Plot Actual by Predicted( 0 ),
    Plot Regression( 0 ), Plot Residual by Predicted( 0 ),
    Plot Studentized Residuals( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 )}
   ),
   SendToReport(
    Dispatch(
     { Expr( "Response" ||  targets[i] ) }, //This is evaluated first
     "Parameter Estimates",
     OutlineBox,
     {Close( 1 )}
    ),
    Dispatch(
     { Expr( "Response" ||  targets[i] ) }, //This is evaluated first
     "REML Variance Component Estimates",
     OutlineBox,
     {Close( 1 )}
    ),
    Dispatch(
     { Expr( "Response" ||  targets[i] ) }, //This is evaluated first
     "Fixed Effect Tests",
     OutlineBox,
     {Close( 1 )}
    )
   )
  )
 ) );
);