こんにちは、みんな、
簡単に説明すると、私は ELISA データ (用量反応曲線) を扱っているので、独立変数は希釈係数、従属変数は吸光度であり、複数の動物について見ている複数の時点があります。 EC50 (最大応答の半分での希釈) を非線形、シグモイド、カーブ フィットで見つけられるようにしたいと考えています。 現在、4 パラメータ モデル (Probit 4P) を使用しています。
基本的に、パラメーター推定値からデータを取得してテーブルに入れるスクリプトを作成し、各曲線の上限漸近線と下限漸近線の中間点を見つけ、その値をカスタム逆予測で使用して、 EC50。 dang パラメータの推定値を取得できれば、次の 2 つの部分を実行できると確信しています。
カーブフィッティングのために私が持っているものは次のとおりです。
For ( i = 1, i <= N items (Mice), i++,
FC = Fit Curve (
Y ( :Data ),
X (:Dilution ),
Group (:Timepoint),
By(:Animal)
Fit Probit 4P,
Where (:Animal == eval(Mouse_names[i])), //thist isn't referencing the variable the way i expect but using either eval( ) or char( ) seems to be a work-around?...
SendToReport(
Dispatch(
{"Plot"},
"7",
ScaleBox,
{Format( "Fixed Dec", 12, 0 ), Min( 0 ), Max( 4 ), Inc( 2 ),
Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Plot"},
"6",
ScaleBox,
{Scale( "Log" ), Format( "Scientific", 12 ), Min( 0.0000001 ),
Max( 0.1 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Plot"},
"13",
ScaleBox,
{Format( "Fixed Dec", 12, 0 ), Min( 0 ), Max( 4 ), Inc( 2 ),
Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Plot"},
"16",
ScaleBox,
{Scale( "Log" ), Format( "Scientific", 12 ), Min( 0.0000001 ),
Max( 0.1 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Probit 4P", "Plot"},
"7",
ScaleBox,
{Format( "Fixed Dec", Use thousands separator( 1 ), 12, 0 ), Min( 0 ),
Max( 4 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Probit 4P", "Plot"},
"6",
ScaleBox,
{Scale( "Log" ), Format( "Scientific", 12 ), Min( 0.0000001 ),
Max( 0.1 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Probit 4P", "Plot"},
"13",
ScaleBox,
{Format( "Fixed Dec", Use thousands separator( 1 ), 12, 0 ), Min( 0 ),
Max( 4 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Probit 4P", "Plot"},
"16",
ScaleBox,
{Scale( "Log" ), Format( "Scientific", 12 ), Min( 0.0000001 ),
Max( 0.1 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
)
)
);
FC << journal;
FC << close window;);
それは私にとってはうまくいき、モデル比較、データのプロット、モデル情報（予測モデル、適合の要約、*~*パラメータ推定*~*、推定値の相関を含む）を含む各フィット曲線を含むジャーナルの出力があります、推定値の共分散、およびモデル化された曲線のプロット)。パラメータ推定値を手動で右クリックし、[結合されたデータ テーブルにする] をクリックできますが、スクリプトでそれを行う方法がわかりません。理想的には、動物、パラメーター (成長率、変曲点、下限漸近線、上限漸近線) グループ (これらは私の時点)、推定値、標準誤差、下限 95%、上限の列を含む 1 つのデータ テーブルのみを最後に持つことになります。 95%。
どんな助けでも大歓迎です！ ありがとう！
使用する
jrn["Correlation of Estimates"][MatrixBox(1)] << Make Combined Data Table;
[メイン メニュー] > [ヘルプ] > [ブック] > [JMP Scripting Guide] に移動し、PDF を開き、第 11 章「ツリーの表示」までスクロールします。
JMP レポートは、ネストされた表示ボックスのリストです。これにより、オブジェクトを見つけてメッセージを送信する方法が示されます。
jrn << show tree structure;
//or right click on a reveal button to the left of an outline box
// then select Edit, Show Tree Structure
レポート ウィンドウを操作した経験は、基本的にゼロです。
レポート ウィンドウのスクリプト ガイドを検索しましたが、あまり見つかりませんでした。 あなたが私に向けることができるリソースはありますか?
素晴らしい！答えてくれてありがとう-それは間違いなく私が必要としているものにぴったりです!! 私はまだあなたのコードの下で何が起こっているのかを理解しようとしているので、将来別のアプリケーションで使用することができます.
これは、ジャーナルを名前で索引付けし、テーブル ボックスが必要であることを指定して、新しいデータ テーブルを作成するだけですか?
次のような他の回答を見たことがあります
dt2 = bivRep [1] [TableBox(3)] << Make Combined Data Table;
しかし、実際に何が起こっているのか理解できませんでした。 これは、bivRep の最初のセクション (?) にある 3 番目のテーブル ボックスを取得して、新しい dt に書き出すでしょうか?
私はもう少し探索しており、フィットの概要を取得することができました
jrn["Summary of Fit"][Table Box (1)] << Make Combined Data Table;
しかし、第 5 週の推定値の相関を取得する方法がわかりませんでした。
私は試した：
covar_pre = jrn["Covariance of Estimates"]["Week 5"][Table Box(1)] << Make Combined Table;
エラーが発生しました：
Cannot subscript Display Box{400} in access or evaluation of 'Subscript' , jrn["Covariance of Estimates"]["pre"][/*###*/Table Box( 1 )]
In the following script, error marked by /*###*/
paramEst = jrn["Covariance of Estimates"]["Week 5"][/*###*/Table Box( 1 )] <<
Make Combined Data Table*この*出力はテーブル ボックスではないと思いますか? それがどのような種類のデータなのかわからず、それを把握する方法もわかりません。
こんにちは、
日誌のハンドルを取得したら、以下に示すように日誌をナビゲートできます (投稿者による投稿と同様)。 @gzmorgan0 ) 結合されたパラメーター推定値のデータ テーブルを生成します。
jrn = Current Journal();
paramEst = jrn["Parameter Estimates"][Table Box( 1 )] << Make Combined Data Table;
これがお役に立てば幸いです。
これは例であり、具体的な例ではありません (この例では By を使用しています)。 レポート ウィンドウの操作に関するあなたの専門知識はわかりません。
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Nonlinear Examples/Bioassay.jmp" );
obj = Fit Curve( Y( :Toxicity ), X( :log Conc ), By( :formulation ) );
obj << Fit Logistic 4P( Custom Inverse Prediction( Response( 0.9 ) ) );
//you can get one table using Make Combined Data Table
est_tbl= report(obj[1])["Parameter Estimates"][TableBox(1)] << Make Combined Data Table;
est_tbl << Set Name("Parameter Estimates");
inv_tbl = report(obj[1])["Inverse Prediction"]["Predicted Values"][TableBox(1)] << Make Combined Data Table;
inv_tbl << Set Name("Inverse Prediction");
お役に立てれば。
