可變擬合模型腳本可能嗎？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />大家好，我是這個論壇的新手，希望與大家相處:) 我是一名使用 JMP 的學生，但在編寫與擬合模型部分相關的腳本時遇到一些困難。 以下說明了我似乎無法使其工作的擬合模型代碼：
a=0;var_list={:param1,:param2};rs_list={:test1,:test2,:test3,:test4,:test5};obj=Fit Model( Y(var_list[1]), Effects( response surface(:test1,:test2,:test3,:test4,:test5) ), Personality( Standard Least Squares ), Emphasis( Effect Screening ), Run());if(a==1, obj< var_list[1]< maximize desirability(1), ); obj << {Lack of Fit( 0 ), Sorted Estimates( 1 ), Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ), Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 )}; );if(a==0, obj< var_list[1]< maximize desirability(1), ); obj << {Lack of Fit( 0 ), Sorted Estimates( 1 ), Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ), Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 )};);我的清單中有 10 個變量，想使用它們全部透過擬合模型進行一系列最小二乘分析，但我似乎無法讓它工作。上面的程式碼最初計劃插入到for迴圈迴圈10次（這可能會有所不同，因為變數的數量可能或多或少）但問題是我想使用循環來命令 jmp 從上面的列表中執行所需的分析...另外，是否可以放置rs_列表進入上面的響應面函數？ （我似乎也無法讓該清單發揮作用）...任何想法或建議都將不勝感激！先謝謝，祝你有美好的一天！:)
可變擬合模型腳本可能嗎？非常感謝MS的指導，非常感謝！:)
可變擬合模型腳本可能嗎？好的，當我的程式碼應用於我使用的範例表時，我的程式碼可以在這裡工作。 當應用於更大的表時，我還發現在某些迭代中實際的預測圖丟失了。 我猜想這可能是由於需求擬合緩慢而導致的，儘管當前計算尚未完成，但 JMP 仍繼續提前執行程式碼。 有時，可以透過在正確的位置插入 Wait() 命令來解決這個問題（這裡並不明顯）。
回覆：可變擬合模型腳本可能嗎？MS，我已經嘗試過你的程式碼，似乎我正在查看一些錯誤？...我看到的是，有時實際的繪圖不會出現在報告的預測視窗中，而其他人則有，例如： drvros 的報告沒有實際的情節，而drvrus 的情節有實際的情節...我也嘗試根據順序最大化和最小化，例如先最大化，然後最小化，但它似乎也有效...任何想法？先謝謝！:)
PS：非常感謝您的專家指導，從您的兩個回復中我學到了很多東西，JSL真是讓人心煩哈哈，之前我在腳本指南中找不到response surface()函數（這是未在JMP9. 0.3 腳本編寫指南中列出）並使用其他方法，例如：
效果（
var1 和 RS,
var2 和 RS,
多項式 (var1,var2),
階乘（var1，var2），
）
可以使用響應面（var1，var2）函數來簡化...我只是決定嘗試一下，它有效哈哈...
回覆：可變擬合模型腳本可能嗎？抱歉，我錯過了響應表面部分。 正如您所經歷的那樣，另一個函數似乎不能很好地解析列表。 JSL 在這方面相當煩人，因為通常很難事先告知論證的要求。
因此，我們也必須對擬合模型物件執行相同的技巧，即使用表達式並替換。 例如：
dt =打開( “$ENGLISH_SAMPLE_DATA/Tiretread.jmp” ） ;
A = 0 ;
目標清單= {最小化,最大化} ; // 選項列表
變數列表= { ：磨損, ：硬度} ;
rs_列表= { ：二氧化矽, ：矽烷, ：硫} ;
物件表達式=表達式(物件= dt <<適合模型(
是(變數列表[我] ） ,
效果,
性格(標準最小平方法） ,
強調(效果篩選） ,
不合適( 0 ） ,
排序估計( 1 ） ,
按預測繪製實際情況( 1 ） ,
繪圖回歸( 0 ） ,
按預測繪製殘差圖( 0 ） ,
劇情效應槓桿( 0 ） ,
跑步()
）） ;
objsettings_expr =表達式(
物件<<分析器(
1 ,
信賴區間( 1 ） ,
變數<<回應限制( {目標(最大最小） ,重要性( 1 )} ） ,
最大化意願( 1 ） ,
意願函數( 1 ）
）
） ;
rs_cols =正規表示式(查爾( rs_列表） , “\{(.+)\}” , “\1” ） ; // 從大括號中刪除列表
代入(物件表達式,表達式(效果） ,解析( “效果（響應面（” || rs_cols || “））” ） ） ; // 將效果作為 Parse(string) 插入
代入( objsettings_expr ,表達式(最大最小） ,目標清單[ A + 1 ] ） ; //設定目標
為了(我= 1 ,我<= N 項(變數列表） ,我++,
物件表達式;
評估(代替(名稱表達式( objsettings_expr ） ,表達式(變數） ,變數列表[我] ） ） ; // 應用分析器設定
） ;
回覆：可變擬合模型腳本可能嗎？首先感謝mpb和ms的建議，非常感謝你們的幫忙！ 首先，參考mpb的回复，我需要使用響應面()根據我的分析，似乎是這樣做的：
response surface(eval(rs_list))
不起作用。我之前多次嘗試過mpb建議的方法，但沒有成功。 使用了以下程式碼：
Cannot find specified column in access or evaluation of 'Eval' , Eval( rs_list )In the following script, error marked by /*###*/obj=Fit Model( Y( var_list ), //this part works perfectly fine if the response list is listed out below Effects( response surface( Eval/*###*/(rs_list) ) ), Personality( Standard Least Squares ), Emphasis( Effect Screening ), Run, invisible);
有什麼方法可以實現響應面或其他替代方法？
至於MS的回复，我想知道，你能讀懂我的心思嗎哈哈哈...是的，我面臨的主要問題是響應限制部分！它似乎沒有根據需要正確地最大化或最小化...我將嘗試上面的示例:)...但是謝謝您，非常感謝您的幫助，我真誠地感謝所有這些幫助，因為我一直在嘗試這個數週：）
可變擬合模型腳本可能嗎？如同 mpb 上面所指出的，Y() 和 Effects() 理解變數和評估的變數清單。 但是，探查器訊息「<< 回應限制({})」似乎不評估列變量，至少不由列表項表示。 因此，在變數列表上循環它並不是很簡單。
解決這個問題的一種方法是使用表達式並替換循環中的關鍵條目。
下面是一個範例（使用 JMP 範例資料檔之一）：
dt =打開( “$ENGLISH_SAMPLE_DATA/Tiretread.jmp” ） ;
A = 0 ;
目標清單= {最小化,最大化} ; // 選項列表
var_list = { ：磨損, ：硬度} ;
rs_list = { ：二氧化矽, ：矽烷, ：硫} ;
objsettings_expr =表達式(
物件<<分析器(
1 ,
信賴區間( 1 ） ,
變數<< Response Limits ( {目標( maxmin ） ,重要性( 1 )} ） ,
maximize desirability ( 1 ） ,
Desirability Functions ( 1 ）
）
） ;
Substitute Into ( objsettings_expr ,表達式( maxmin ） , goal_list [ A + 1 ] ） ; // set goal
為了(我= 1 ,我<= N Items ( var_list ） ,我++,
物件= dt << Fit Model (
是( var_list [我] ） ,
效果(評估( rs_list ） ） ,
性格( Standard Least Squares ） ,
強調( Effect Screening ） ,
Lack of Fit ( 0 ） ,
Sorted Estimates ( 1 ） ,
Plot Actual by Predicted ( 1 ） ,
Plot Regression ( 0 ） ,
Plot Residual by Predicted ( 0 ） ,
Plot Effect Leverage ( 0 ） ,
跑步()
） ;
評估(代替( Name Expr ( objsettings_expr ） ,表達式(變數） , var_list [我] ） ） ; // apply profiler settings
） ;
可變擬合模型腳本可能嗎？這可能會有所幫助：
var_list={:DrvrOS,:DrvrUS};
rs_list={:SKEW,:PKGIMP,:MBIMP,:XT,:MBLEN};
fm = 擬合模型(
Y(評估(var_list)),
效果( eval(rs_list)),
個性（標準最小平方法），
重點（效果篩選）、
跑步（）
）；
