모델 매개 변수 내보내기모델 매개 변수 테이블을 생성 할 수있는 특정 요청이있는 고객이 있습니다 (예 : 다른 열로 그룹화 된 선형 맞춤 경사 (예 : 로트 번호). 로트 번호별로 그룹화 된 Fit Y by X 플랫폼을 통해 모델 매개 변수를 얻는 방법을 알고 있지만 모든 개별적 맞춤 매개 변수를 개별 테이블로 편리하게 내보내는 방법을 잘 모르겠습니다. 예를 들어 데이터 테이블에 1000 개의 로트 번호가있는 경우 원하는 테이블에는 로트, 경사 및 절편 열이있는 1000 개의 행이 있습니다.
이에 대한 제안은 환영합니다!
감사,
마크 즈 왈드
다시 : 모델 매개 변수 내보내기이것이 효과가 있다는 것을 알게되어 기쁩니다!
건배,
브래디
다시 : 모델 매개 변수 내보내기이것은 완벽 해요. 정확히 고객 (스퀘어)이 찾고 있던 것입니다. 킥오프시 음료를 사 드리겠습니다 
고마워 브래디!
다시 : 모델 매개 변수 내보내기dt = astable(J(200,2,randomuniform())||J(200,1,randominteger(5)));
biv = dt << Bivariate(x(:col1), y(:col2), by(:col3), <<FIT line=""></FIT>
다시 : 모델 매개 변수 내보내기고마워 브래디.
이 솔루션을 스크립팅하는 방법이 있습니까? 예를 들어, 모형 모수 추정값을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 '결합 된 데이터 테이블로 작성'을 선택하십시오.
다시 : 모델 매개 변수 내보내기모수 추정값 섹션에는 표 형식의 기울기와 절편이 있습니다. 보고서 맨 아래로 스크롤하십시오.
다시 : 모델 매개 변수 내보내기고마워 마이크, 나는 응답 선별 플랫폼에 대해 좀 더 이야기하고 싶지만, 원하는 결과를 얻는 방법이 즉시 명확하지 않았다. 이것은 Peter가 제안한 것보다 더 묘한 해결책을 제공 할 수 있습니다.
다시 : 모델 매개 변수 내보내기객체가 테이블 형식 인 경우 매우 효과적입니다. Fit Y by X 플랫폼의 매개 변수는 아니지만 Fit Model 플랫폼이이를 수행합니다. 훌륭한 제안!
감사,
표
다시 : 모델 매개 변수 내보내기선형 회귀를 위해이를 수행하는 "응답 선별"(또는 이와 유사한 것)이라는 플랫폼이 있습니다. 도움말 메뉴 아래 또는 다른 스크리닝 플랫폼이있는 곳의 "피팅 선형 모델"책에서 다룬다 고 생각합니다.
베스트,
엠
-책상이 아닌 다른 곳에서.
다시 : 모델 매개 변수 내보내기마크,
내가 이것을 올바르게 이해하고 있다면. 적합 통계 창을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 결합 된 데이터 테이블로 작성을 선택하십시오.
그게 당신이 무엇을 얻습니까?
피트
