過程變量漂移或蠕變檢測你好，
JMP 中是否有可用的方法來檢測設定時間段內大量過程變量的漂移/蠕變/梯度。 然後，用戶可以設置他們認為梯度太高或太低並且需要標記的閾值。
目前我知道流程篩選工具有一個可以啟用的漂移摘要選項，該選項顯示平均升檔、降檔和絕對移位。 在本例中，我正在尋找整體漂移（無論是正值還是負值），但是絕對偏移（根據我的觀察）計算為 [Abs(Upshift) + Abs(Downshift)]。 這並不能告訴我總體上是上升還是下降。 從技術上講，我正在尋找 Abs(Upshift + Downshift [負值])。
我目前的解決方法是編寫一個屏幕，將過程篩選結果轉換為數據表並重新進行計算。 然而，這意味著計算值與處理篩選平台脫節，該平台具有許多有用的功能，例如快速圖表/快速控製圖等。此外，它不能與本地數據過濾器很好地配合。
如果其他人對我如何解決這個問題有任何想法，我將非常感激。 謝謝！高級統計建模回复：過程變量漂移或蠕變檢測對於有關附加列的排序順序的問題，我可以確認該問題將在 JMP 的下一個主要版本中得到解決，該版本將於 2022 年秋季發布。 目前所接受的解決方案是一個很好的解決方法。
回复：過程變量漂移或蠕變檢測我剛剛向 JMP 支持確認，他們尚未解決根本問題，但據我所知，已接受的解決方案中的解決方法確實解決了問題。
回复：過程變量漂移或蠕變檢測你好，
在閱讀這篇文章時，我想知道是否找到了解決附加列（組合漂移）順序的解決方案？
謝謝。
回复：過程變量漂移或蠕變檢測我仍在與 JMP 支持人員合作，以找出為什麼表排序應用於從表中讀取的值，而不應用於寫入表中的值。目前，這是一個粗略的解決方法：
names default to here(1);
dt = Open("$Sample_Data/iris.jmp");
//Open Process Screening with drift summaries
ps = dt << Process Screening(
Y( :Sepal length, :Sepal width, :Petal length, :Petal width ),
Control Chart Type( "Indiv and MR" ),
Drift Summaries( 1 )
);
//Add a dummy column and use set values to reset the table order
ncb = (ps << XPath( "//TableBox" )) << Append( newCol = NumberColBox("Delete Me", {}));
newCol << Set Values({});
newCol << Delete Box;
//calculate the combined drift
UpDrift = (ps << XPath( "//NumberColBox[NumberColBoxHeader[text()='Mean Up Drift']]" ))[1] << Get;
DownDrift = (ps << XPath( "//NumberColBox[NumberColBoxHeader[text()='Mean Down Drift']]" ))[1] << Get;
CombinedDrift = Abs( Matrix(UpDrift) + Matrix(DownDrift) );
ncb = (ps << XPath( "//TableBox" )) << Append( newCol = NumberColBox("Combined Drift", CombinedDrift));回复：過程變量漂移或蠕變檢測你是對的，我很抱歉沒有早點發現錯誤的訂單。我已經多次使用這種方法，但還沒有遇到這個問題（我只是回去重新檢查了我自己的一些腳本）。由於某種原因，從表中提取數據似乎使用表的排序順序，但在寫入數據時，行會以不同的順序返回。我將努力解決這個問題。
回复：過程變量漂移或蠕變檢測你好呀，
就差異而言，我們將以您的屏幕截圖為例，查看組合漂移列中的值，您會注意到，當我們將平均上升漂移和平均下降漂移相加時，這些值不匹配。 我認為兩個矩陣之間的數學計算是正確的，但是當將值附加回來時，原始過程篩選表中的列參數的順序可能會出現偏差。
希望這能澄清這一點。回复：過程變量漂移或蠕變檢測我不確定你所說的計算值不匹配是什麼意思。您能舉例說明這種差異嗎？
我同意您在第二段中的解決方法，在數據過濾器更新後重新計算可能是最簡單的前進路徑。
回复：過程變量漂移或蠕變檢測你好！
非常感謝您就此事回复我。 我認為這幾乎是一個完整的解決方案，但似乎我們附加到原始過程篩選錶框的計算值與適當的參數/列並不真正匹配。 想知道是否有一種方法可以將列名稱附加到此腳本中生成的矩陣，以便在附加值時可以匹配它。
另外，想知道我們是否有可能使該專欄永久化。 當我們應用本地數據過濾器並重新計算時，該列就會消失。 儘管快速解決方法可能只是在數據表上運行數據過濾器並重新運行此腳本。回复：過程變量漂移或蠕變檢測您可以向“流程篩選”表添加一列：
names default to here(1);
dt = Open("$Sample_Data/iris.jmp");
//Open Process Screening with drift summaries
ps = dt << Process Screening(
Y( :Sepal length, :Sepal width, :Petal length, :Petal width ),
Control Chart Type( "Indiv and MR" ),
Drift Summaries( 1 )
);
//calculate the combined drift
UpDrift = (ps << XPath( "//NumberColBox[NumberColBoxHeader[text()='Mean Up Drift']]" ))[1] << Get;
DownDrift = (ps << XPath( "//NumberColBox[NumberColBoxHeader[text()='Mean Down Drift']]" ))[1] << Get;
CombinedDrift = Abs( Matrix(UpDrift) + Matrix(DownDrift) );
//Add column to table with Combined Drift
ncb = (ps << XPath( "//TableBox" )) << Append( NumberColBox("Combined Drift", CombinedDrift) );您應該在右側看到一個新的“組合漂移”列：
