スクリプトを使用して、1000以上の線形回帰フィットモデルの構築とp値基準に基づく選択的な保存を自動化することは可能ですか？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />皆さんこんにちは。
350以上の変数を使用して最良の線形混合混合モデルを見つけるのは大変な作業です。私はあなたが段階的モードでフィットモデルをすることができることを知っていますが、JMPはランダム効果成分でこの機能を許可しません。そのため、スクリプト内のループ関数を使用して、可能な限りすべてのモデルの組み合わせを半自動的に構築するために、独立変数の選択を進めています。不利な点は、レポートを手動で選択して、「Summary of Fit」と「Parameter Estimates」をVIF情報と一緒にExcelファイルにコピー＆ペーストする必要があることです。
私の質問は JMPは、各変数のすべてのp値が0.05未満という条件に基づいてレポートの結果を選択的に保存するスクリプト機能を持っていますか？全体的な構成は、4つの独立変数A、B、C、Dと1つの従属変数に基づいています。Zは変量効果、Eはこのようなものです。
検定E = A + Z（ランダム）
すべての項のp値が0.05未満の場合 - > VIF列を含む "近似の要約"および "パラメータ推定値"を結果ファイル（ExcelまたはWordファイル）に保存します。
E = A + B + Z（ランダム）
| すべての項のp値が0.05未満の場合 - > VIF列を含む "近似の要約"および "パラメータ推定値"を結果ファイル（ExcelまたはWordファイル）に保存します。 |
E = A + C + Z（ランダム）
| すべての項のp値が0.05未満の場合 - > VIF列を含む "近似の要約"および "パラメータ推定値"を結果ファイル（ExcelまたはWordファイル）に保存します。 |
E = A + D + Z（ランダム）
| すべての項のp値が0.05未満の場合 - > VIF列を含む "近似の要約"および "パラメータ推定値"を結果ファイル（ExcelまたはWordファイル）に保存します。 |
E = B + Z（ランダム）
| すべての項のp値が0.05未満の場合 - > VIF列を含む "近似の要約"および "パラメータ推定値"を結果ファイル（ExcelまたはWordファイル）に保存します。 |
E = B + C + Z（ランダム）
| すべての項のp値が0.05未満の場合 - > VIF列を含む "近似の要約"および "パラメータ推定値"を結果ファイル（ExcelまたはWordファイル）に保存します。 |
E = B + D + Z（ランダム）
| すべての項のp値が0.05未満の場合 - > VIF列を含む "近似の要約"および "パラメータ推定値"を結果ファイル（ExcelまたはWordファイル）に保存します。 |
E = C + Z（ランダム）
| すべての項のp値が0.05未満の場合 - > VIF列を含む "近似の要約"および "パラメータ推定値"を結果ファイル（ExcelまたはWordファイル）に保存します。 |
E = C + D + Z（ランダム）
| すべての項のp値が0.05未満の場合 - > VIF列を含む "近似の要約"および "パラメータ推定値"を結果ファイル（ExcelまたはWordファイル）に保存します。 |
E = D + Z（ランダム）
| すべての項のp値が0.05未満の場合 - > VIF列を含む "近似の要約"および "パラメータ推定値"を結果ファイル（ExcelまたはWordファイル）に保存します。 |
終わり
この問題を先導することは私に多くの時間と悲しみを救うでしょう。前もって感謝します。
ウーン
再：スクリプトを使用して1000以上の線形回帰フィットモデルの構築とp値基準に基づく選択的な保存を自動化することは可能ですか？ありがとうございました。あなたが言及したセクションは、私がやりたいこととまったく同じように動作するようです。ところでページ番号はリリース10ガイドブックのp341でした。
再：スクリプトを使用して1000以上の線形回帰フィットモデルの構築とp値基準に基づく選択的な保存を自動化することは可能ですか？これは非常に実行可能なはずです。ここから始めるためのいくつかのヒントがあります。pから始まるプラットフォームの例をチェックしてください。JMP 10スクリプトガイドの339。これは、レポート内のテーブルから個々の値を取り出す方法を説明したものです。ヒットを確認したら、「<<データテーブルに作成」コマンドを使用してテーブル全体をキャプチャできます。
