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최소 제곱 맞춤을위한 For 루프

안녕하세요,

최소 제곱 모델에서 등고선도를 얻으려고합니다. 그래서 저는 for 루프를 생성하여 요인 중 하나를 변경하여 모델을 얻을 수 있습니다.

문제는 스크립트를 실행 한 후 모든 차트가 동일한 요소를 표시한다는 것입니다 (Boule ID를 변경한다고 가정). 내가 생성 한 모든 탭에 마지막 Boule ID가 표시됩니다.

 

names default to here (1);
dt = current data table ();
 
listID = {"108400", "108610", "109105", "109350", "109838", "109900", "109903", "109904",
"110397", "110422", "110423", "110939", "111167", "111206", "111309", "111704",
"112505", "113023", "113045", "113227", "113344", "113504", "115983", "116118",
"116489", "116490", "116534", "116609", "119687", "119849", "119852", "120478",
"120856", "121030", "121117", "121640"} ;
 
nw = new window ("Contour", tb = tab box(),my vlb = v list box()); 
 
for (i = 1, i<= n items (listID), i++, 
tb << add (listID[i], my vlb = v list box()); 
my vlb<< append(obj = Fit Model(
 Y( :Center_Median_BAPL ),
 Effects(
  :PLMedian & RS,
  :Boule_Position & RS,
  :Boule_Position * :Boule_Position,
  :Boule_ID
 ),
 Personality( "Standard Least Squares" ),
 Emphasis( "Effect Leverage" ),
 Run(
  Profiler(
   1,
   Confidence Intervals( 1 ),
   Term Value(
    PLMedian( 925.7, Min( 908 ), Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
    Boule_Position( 0.82, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
    Boule_ID( listID[i], Lock( 0 ), Show( 1 ) )
   ),
   Simulator(
    1,
    Factors(
     PLMedian << Fixed( 925.7 ),
     Boule_Position << Fixed( 0.82 )
     
    ),
    Responses( Center_Median_BAPL << No Noise )
   ),
   Simulator( 0 )
  ),
  Contour Profiler(
   1,
   Term Value(
    PLMedian( 925.7, Min( 910 ), Max( 925 ), Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
    Boule_Position( 0.82, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
    Boule_ID( listID[i], Lock( 0 ), Show( 1 ) )
   ),
   Simulator(
    1,
    Factors(
     PLMedian << Fixed( 925.7 ),
     Boule_Position << Fixed( 0.82 )
     
         ),
    Responses( Center_Median_BAPL << No Noise )
   ),
   Simulator( 0 ),
   Contour Value(
    Center_Median_BAPL(
     903.5,
     Lo Limit( 901 ),
     Hi Limit( 905 ),
     Min( 893.5 ),
     Max( 913.5 )
    )
   ),
   Grid Density( "40 x 40" ),
   Contour Grid( 900, 910, 1, Center_Median_BAPL ),
   Horizontal Factor( :Boule_Position ),
   Vertical Factor( :PLMedian )
  ),
  :Center_Median_BAPL << {Summary of Fit( 0 ), Analysis of Variance( 0),
  Parameter Estimates( 0 ), Scaled Estimates( 0 ), EffectSummary(0),Lack Of Fit (0), Effect Tests(0), Prediction Profiler (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 ), Show VIF( 0)}
 ),
 Local Data Filter(
  Add Filter(
   columns( :Boule_Position ),
   Where( :Boule_Position >= 0.5992 & :Boule_Position <= 0.82 )
  )
 ),
 SendToReport(
  Dispatch(
   {"Response Center_Median_BAPL", "Contour Profiler"},
   "1",
   ScaleBox,
   {Min( 0.5992 ), Max( 0.82 ), Inc( 0.02 ), Minor Ticks( 0 ),
   Label Row( Show Major Grid( 1 ) )}
  ),
  Dispatch(
   {"Response Center_Median_BAPL", "Contour Profiler"},
   "2",
   ScaleBox,
   {Min( 908 ), Max( 925 ), Inc( 1 ), Minor Ticks( 0 ),
   Label Row( Show Major Grid( 1 ) )}
  ),
  Dispatch(
   {"Response Center_Median_BAPL", "Contour Profiler"},
   "Contour Profiler Frame",
   FrameBox,
   {Frame Size( 513, 467 ), DispatchSeg(
    Contour Seg( 4 ),
    {Line Color( "None" ), Fill Color( {212, 73, 88} )}
   )}
  )
 )
);
 
 
 
)

 
);

스크립팅Re : 최소 제곱에 맞는 For 루프

무슨 일이 일어나고 있는지 믿습니다. 모든 플랫폼 코드가 실행되기 전에 V List Box ()에 추가되고 실행될 때 변수 i의 모든 값이 동일하므로 수정했습니다. 추가가 발생하기 전에 변수의 정확한 값으로 대체 할 코드입니다.

시도해보고 도움이되는지 확인하십시오 ... 분석에 대한 모든 세부 사항이 포함 된 데이터 테이블이 없으므로 코드를 테스트 할 수 없습니다.

Names Default To Here( 1 );
dt = Current Data Table();
 
listID = {"108400", "108610", "109105", "109350", "109838", "109900", "109903", "109904", "110397", "110422", "110423", "110939", "111167", "111206",
"111309", "111704", "112505", "113023", "113045", "113227", "113344", "113504", "115983", "116118", "116489", "116490", "116534", "116609", "119687",
"119849", "119852", "120478", "120856", "121030", "121117", "121640"};
 
nw = New Window( "Contour", tb = Tab Box(), my vlb = V List Box() ); 
 
For( i = 1, i <= N Items( listID ), i++,
 tb << Add( listID[i], my vlb = V List Box() );
 Eval(
  Substitute(
    Expr(
     my vlb << append(
      obj = Fit Model(
       Y( :Center_Median_BAPL ),
       Effects( :PLMedian & RS, :Boule_Position & RS, :Boule_Position * :Boule_Position, :Boule_ID ),
       Personality( "Standard Least Squares" ),
       Emphasis( "Effect Leverage" ),
       Run(
        Profiler(
         1,
         Confidence Intervals( 1 ),
         Term Value(
          PLMedian( 925.7, Min( 908 ), Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
          Boule_Position( 0.82, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
          Boule_ID( __listID__, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
         ),
         Simulator(
          1,
          Factors(
           PLMedian << Fixed( 925.7 ),
           Boule_Position << Fixed( 0.82 )
     
          ),
          Responses( Center_Median_BAPL << No Noise )
         ),
         Simulator( 0 )
        ),
        Contour Profiler(
         1,
         Term Value(
          PLMedian( 925.7, Min( 910 ), Max( 925 ), Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
          Boule_Position( 0.82, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
          Boule_ID( __listID__, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
         ),
         Simulator(
          1,
          Factors(
           PLMedian << Fixed( 925.7 ),
           Boule_Position << Fixed( 0.82 )
     
          ),
          Responses( Center_Median_BAPL << No Noise )
         ),
         Simulator( 0 ),
         Contour Value( Center_Median_BAPL( 903.5, Lo Limit( 901 ), Hi Limit( 905 ), Min( 893.5 ), Max( 913.5 ) ) ),
         Grid Density( "40 x 40" ),
         Contour Grid( 900, 910, 1, Center_Median_BAPL ),
         Horizontal Factor( :Boule_Position ),
         Vertical Factor( :PLMedian )
        ),
        :Center_Median_BAPL << {Summary of Fit( 0 ), Analysis of Variance( 0 ), Parameter Estimates( 0 ),
        Scaled Estimates( 0 ), EffectSummary( 0 ), Lack Of Fit( 0 ), Effect Tests( 0 ), Prediction Profiler( 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 ), Show VIF( 0 )}
       ),
       Local Data Filter(
        Add Filter( columns( :Boule_Position ), Where( :Boule_Position >= 0.5992 & :Boule_Position <= 0.82 ) )
       ),
       SendToReport(
        Dispatch(
         {"Response Center_Median_BAPL", "Contour Profiler"},
         "1",
         ScaleBox,
         {Min( 0.5992 ), Max( 0.82 ), Inc( 0.02 ), Minor Ticks( 0 ), Label Row( Show Major Grid( 1 ) )}
        ),
        Dispatch(
         {"Response Center_Median_BAPL", "Contour Profiler"},
         "2",
         ScaleBox,
         {Min( 908 ), Max( 925 ), Inc( 1 ), Minor Ticks( 0 ), Label Row( Show Major Grid( 1 ) )}
        ),
        Dispatch(
         {"Response Center_Median_BAPL", "Contour Profiler"},
         "Contour Profiler Frame",
         FrameBox,
         {Frame Size( 513, 467 ), DispatchSeg( Contour Seg( 4 ), {Line Color( "None" ), Fill Color( {212, 73, 88} )} )}
        )
       )
      )
     )
    ),
   Expr( __ListID__ ), ListID[i]
  )
 );
);