par exemple
plt = fit model(<PARAMS>); rpt = plt << report; rpt(TableBox[7]) << make data table();</PARAMS>
mais le problème est que si JMP change ou qu'une singularité se produit, TableBox [7] change d'identité et n'est plus la tablebox que je recherche pour une table de données, préférerait par exemple
crossvalidation_table = rpt(TableBox["Crossvalidation"]) << make data table();
- si je ne me trompe pas, attribuer directement la table à une variable comme dans le par exemple est également une nouvelle demande de fonctionnalité.
J'ai oublié de commenter votre
@benjaminbuck a écrit:
crossvalidation_table = rpt(TableBox["Crossvalidation"]) << make data table();
- si je ne me trompe pas, attribuer directement la table à une variable comme dans le par exemple est également une nouvelle demande de fonctionnalité.
Respectueusement, je pense que vous vous trompez. Dans votre exemple ci-dessus, en supposant la syntaxe correcte comme je l'ai expliqué dans mon article précédent, la variable crossvalidation_table aura une référence à la table de données créée par le message Créer une table de données. J'ai peut-être mal compris cette partie de votre demande.
UNE TableBox n'a pas de nom, mais le OutlineBox Est-ce que. La meilleure pratique consiste donc à indexer le nom d'une Outlinebox . Dans JMP 14, lorsque vous faites un clic droit sur une tablebox et Faire une table de données la table de données résultante a un Transformer en table de données script qui montre comment utiliser OutlineBox par nom pour accéder à TableBox.
dt = Open( "$SAMPLE_DATA\Big Class.jmp" );
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
dt << New Column( "Validation",
Character,
"Nominal",
Formula( If( Random Uniform() > 0.2, "0", "1" ) ),
Value Labels( {"0" = "Training", "1" = "Validation"} ),
Use Value Labels( 1 ),
);
fm = Fit Model(
Validation( :Validation ),
Y( :weight ),
Effects( :age, :sex, :height ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Set Alpha Level( 0.1 ),
Emphasis( "Effect Leverage" ),
Run(
:weight << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 1 ), Parameter Estimates( 1 ),
Scaled Estimates( 0 ), Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
Plot Effect Leverage( 1 ), Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ),
Box Cox Y Transformation( 0 )}
)
);
rpt = Report( fm );
rpt[Outline Box( "Response weight" )][Outline Box( "Whole Model" )][
Outline Box( "Crossvalidation" )][Table Box( 1 )] << Make Into Data Table;
Le script que JMP y met utilise toute l'arborescence des boîtes de contour. Si vous êtes sûr qu'il n'y a qu'une seule zone de contour avec le nom qui vous intéresse, vous n'avez pas besoin de l'arborescence entière:
rpt[Outline Box( "Crossvalidation" )][Table Box( 1 )] << Make Into Data Table;
