110677_zh-CN

liliconcom

如何从预测分析器中删除字母或数字

你好，

 

我非常喜欢JMP呈现结果的方式;但是，我想知道是否有办法在预测分析器中删除红色字母，请参见示例

 

 

 

最好的祝福

 

回复：如何从预测分析器中删除字母或数字我找到了更好的解决方案并且更容易

SendToReport（
调度（
{“响应工具温度[C]”，“预测分析器”}，
“N”，
文本框，
{隐藏（1）}
）
调度（
{“响应工具温度[C]”，“预测分析器”}，
“1”，
文本框，
{隐藏（1）}
）
调度（
{“响应工具温度[C]”，“预测分析器”}，
“50”，
文本框，
{隐藏（1）}
）
调度（
{“响应工具温度[C]”，“预测分析器”}，
“0.05”，
文本框，
{隐藏（1）}
）
）
）;
谢谢回复：如何从预测分析器中删除字母或数字

该

     

Report( fm )["Prediction Profiler"]………………...

是指向Fit Model Platform输出的指针。  你错过了什么，是“fm”设置

fm = Fit Model(
Y( :Name( "Tool temperature [C]" ) ),
……...

看看我提供的脚本，你会看到如何在那里指定“fm”。  “脚本指南”中提供了有关所有这些内容的文档

     帮助==>图书==>脚本指南

回复：如何从预测分析器中删除字母或数字我仍然看到了价值观



适合模型（
Y（：名称（“工具温度[C]”）），
影响（
：工具类型，
：名称（“切割宽度[mm]”），
：名称（“切割速度[m / min]”），
：名称（“每齿进给量[mm /齿]”）
）
人格（“标准最小二乘法”），
重点（“最小报告”），
跑（
探查（
1，
置信区间（1），
满意度函数（0），
名称（“工具温度[C]”）<<
响应限制（
{Lower（0,1），Middle（87.5,1），Upper（175,1），Goal（“None”），
重要性（1）}
）

）
：名称（“工具温度[C]”）<< {Fit of Fit（1），
方差分析（1），参数估计（1），缺乏拟合（0），
比例估计（0），通过预测（0）绘制实际图，绘制回归（0），
通过预测（0）绘制残差，绘制学生化残差（0），
绘图效果杠杆（0），正态分位数绘制残差（0），
Box Cox Y Transformation（0）}
）
）;

report（fm）[“Prediction Profiler”] [NumberEditBox（4）] <<删除;
report（fm）[“Prediction Profiler”] [NumberEditBox（3）] <<删除;
report（fm）[“Prediction Profiler”] [NumberEditBox（2）] << delete;
report（fm）[“Prediction Profiler”] [NumberEditBox（1）] << delete;回复：如何从预测分析器中删除字母或数字

打开脚本窗口

     文件==>新==>脚本

将我上一次响应中的脚本剪切并粘贴到窗口中。  然后单击下拉菜单

     编辑==>运行脚本

回复：如何从预测分析器中删除字母或数字

谢谢你，但我需要在哪里写呢？对不起，我是初学者 

回复：如何从预测分析器中删除字母或数字

右键单击该值并选择“剪切”

 

从JSL示例中，这是一个删除值的脚本

names default to here(1);
dt=open("$SAMPLE_DATA/Aircraft Incidents.jmp");
fm = Fit Model(
 Y( :Total Fatal Injuries ),
 Effects( :Event Date, :Latitude, :Longitude ),
 Personality( "Standard Least Squares" ),
 Emphasis( "Minimal Report" ),
 Run(
  Profiler(
   1,
   Confidence Intervals( 1 ),
   Term Value(
    Event Date( 3077252000, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
    Latitude( 37.713, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
    Longitude( -98.02, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
   )
  ),
  :Total Fatal Injuries << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 1 ),
  Parameter Estimates( 1 ), Scaled Estimates( 0 ),
  Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Regression( 0 ),
  Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
  Plot Effect Leverage( 0 ), Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ),
  Box Cox Y Transformation( 0 )}
 )
);

report(fm)["Prediction Profiler"][NumberEditBox(3)]<<DELETE></DELETE>