Hola a todos,
Estaba un poco frustrado con el hecho de que JMP todavía no tiene una plataforma de modelado GAM (incluso si existe en SAS durante muchos años), así que decidí crear un complemento basado en el paquete mgcv en R. Entonces, para ejecutar este complemento, deberá tener R v. 3.3.3 ejecutándose en su computadora. Básicamente, crea una ventana de diálogo JMP con muchas de las opciones disponibles en el paquete R y recupera los resultados esenciales de R y agrega algunos gráficos y opciones. Si necesita características adicionales, por favor hágamelo saber. Aquí hay algunas capturas de pantalla de la interfaz y la ventana de resultados.
Saludos, Yves
¡Hola Yves!
Gracias por tan pronta respuesta!!
De hecho, funciona con el script (tal vez la razón es que no tenía R 3.3 instalado antes, ahora lo tengo). Me pregunto si me puede recomendar algo para mis predictores ordinarios que tienen un buen ajuste como SASH o Poisson inflado a cero). He estado leyendo que el uso de un spline penalizado se puede usar de manera ordinaria usando una cantidad específica de nudos (relacionados con la cantidad de niveles ordinarios).
¡Hola Yves Praire!
Complemento realmente interesante, me pregunto si es compatible con JMP Pro 16.1.
Me da error al intentar instalarlo.
Hola Ingrid,
Lo siento, no había visto tu publicación. Si mccv lo genera, entonces sí, sería fácil agregarlo. Lo miraré.
Gracias por tu interés, Yves.
Hola Raewdy,
Aquí está el guión para ello. Saludos, Yves
Names Default To Here( 1 );
Clear Globals();
//
// Check host and R connection
//
macsys = Host is( "Mac" );
winsys = Host is( "Windows" );
connected = R Is Connected();
R Term();
If( connected == 0,
If( macsys == 1,
Set Environment Variable( "R_HOME", "/Library/Frameworks/R.framework/Versions/Current/Resources" )
);
If( winsys == 1,
ppath = Pick Directory( "Locate the directory of your R program version 3.3.3" );
ppath=substr(ppath,2,length(ppath)-1);
part = Parse( Eval Insert( "
Set Environment Variable( \!"R_HOME\!",\!"^ppath^\!" );" ) );
Eval( part );
);
);
R Init();
connected = R Is Connected();
R Term();
If( connected == 0,
ww2 = New Window( "Warning",
Spacer Box(),
Text Box( " CANNOT ESTABLISH CONNECTION WITH R " ),
Spacer Box(),
H Center Box(
Button Box( "OK",
ww2 << close window;
)
)
);
Stop();
);
//
// CHECK R VERSION
//
R Init();
connected = R Is Connected();
If( connected == 1,
Rver = Char( R Get Version() );
If( Rver == "[3 3 3]",
,
ww1 = New Window( "Warning",
<<MODAL> 1, TAV ||= TLV );
If( Nxvar >= 1,
TAV ||= TSV,
Print( "Please select variables" )
);
nm = Loc Nonmissing( TAV );
nnm=n row(nm);
SV=TSV[nm];
LV=TLV[nm];
YV=TYV[nm];
LY = Min( YV ) * .95;
HY = Max( YV ) * 1.05;
if(nnm<NPTERMS>= HR,
HR = Abs( LR ),
LR = -HR
);
R Term();
genfit = rsq || dev || nobs;
pest = J( npterms, 1, . );
pstderr = J( npterms, 1, . );
pt = J( npterms, 1, . );
pprob = J( npterms, 1, . );
For( i = 1, i <= npterms, i++,
pest[i] = ptable[i];
pstderr[i] = ptable[i + 1 * npterms];
pt[i] = ptable[i + 2 * npterms];
pprob[i] = If( ptable[i + 3 * npterms] <= 0.0001,
0.0001,
ptable[i + 3 * npterms]
);
);
sedf = J( nxvar, 1, . );
srdf = J( nxvar, 1, . );
sf = J( nxvar, 1, . );
sprob = J( nxvar, 1, . );
For( i = 1, i <= nxvar, i++,
sedf[i] = stable[i];
srdf[i] = stable[i + nxvar * 1];
sf[i] = stable[i + 2 * nxvar];
sprob[i] = If( stable[i + 3 * nxvar] <= 0.0001,
0.0001,
stable[i + 3 * nxvar]
);
);
New Window( "GAM Model Fit",
Outline Box( Eval Insert( "Family: ^selfam^" ) ),
Outline Box( Eval Insert( "Link function: ^sellnk^" ) ),
Outline Box( "Whole Model",
{"Save predicted", New Column( "Predicted values", values( fitvalues ) ),
"Save residuals", New Column( "Residuals", values( YV - fitvalues ) )},
H List Box(
V List Box(
Outline Box( "Obs vs Pred.",
Graph Box(
X Scale( LYH, HYH ),
Y Scale( LY, HY ),
Yname( "Obs Y" ),
Xname( "Pred Y" ),
Frame Size( 250, 250 ),
Line( {LY, LY}, {HY, HY} ),
Marker( Marker State( 0 ), fitvalues, YV )
)
),
Outline Box( "Residuals vs Pred.",
Graph Box(
Y Scale( LR, HR ),
X Scale( LYH, HYH ),
Yname( "Residuals" ),
Xname( "Pred Y" ),
Frame Size( 250, 120 ),
Line( {LYH, 0}, {HYH, 0} ),
Marker( Marker State( 0 ), fitvalues, Resids )
)
)
),
Outline Box( "Smoother and Linear leverage plots", Picture Box( SmPl ) )
)
),
Outline Box( "Summary of Fit",
Table Box(
String Col Box( , {"adj. R-square", "Deviance", "Number of Obs."} ),
Number Col Box( , genfit )
)
),
Outline Box( "Parametric terms estimates",
Table Box(
String Col Box( "Term", pterms ),
Number Col Box( "Estimate", pest ),
Number Col Box( "Std Error", pstderr ),
Number Col Box( "Prob.", pprob ),
)
),
Outline Box( "Smoothed terms estimates",
Table Box(
String Col Box( "Term", sterms ),
Number Col Box( "Est. df", sedf ),
Number Col Box( "Ref df", srdf ),
Number Col Box( "F", sf ),
Number Col Box( "Prob.", sprob ),
)
)
);
If( cw == 0,
nw << close window
);
)
)
)
)
);</NPTERMS></MODAL>Estimado cliente,
Desafortunadamente, esto no tiene nada que ver con el script, es una limitación de las funciones de integración de JMP R. Solo JMP puede arreglar eso. Presumiblemente, lo arreglarán en la próxima versión de JMP... Dicho esto, puede tener varias versiones de R en su computadora, incluida R 3.3.3.
Saludos, Yves
