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Disabilita lunghi calcoli CI sugli effetti casuali (precedentemente "problema di velocità LSMeans")

Voce della lista dei desideri rivista:

 

Fornire una preferenza per disabilitare i calcoli dell'intervallo di confidenza sugli effetti casuali, in modo da emulare il comportamento in JMP13.1 e versioni precedenti. Vedere la discussione di seguito.

 

--- Elemento originale della lista dei desideri ---

Quando si trasmette un comando in JMP (tramite CTRL-clic in Windows o Comando-clic in Mac), esiste un modo per limitare la destinazione del comando?

 

In Fit Model, i triangoli rossi che attivano le opzioni nei dettagli dell'effetto (ad esempio, LSMeans Tukey, LSMeans Plot, ecc.) Possono essere utili, ma possono anche essere piuttosto fastidiosi quando vengono trasmessi a determinati effetti. Ad esempio, utilizzo spesso modelli misti con un effetto casuale; il fattore casuale ha spesso centinaia di livelli e non mi interessa la media tra i livelli di quel fattore. La trasmissione dei comandi si riversa in tutti gli effetti, fissi e casuali.

 

Per qualche ragione, molti dei nostri utenti Mac segnalano tempi di calcolo molto più lunghi per ottenere i confronti LSMeans in JMP 14 rispetto a JMP 13.2.Devo scoprire se questo è un problema su Windows. Inoltre, le mie copie di Mac 13.2 e Mac 14 funzionano all'incirca alla stessa velocità. L'ho visto su Mac di altri con 13.2, tuttavia, e funziona molto più velocemente di 14 sulla loro macchina (e più veloce di 13.2 o 14 sul mio Mac).

 

Inoltre, LSMeans Plot è utile per me quando guardo gli effetti principali, ma spesso non ho bisogno di LSMeans Plot sulle interazioni quando li utilizzo. Ma quando comando-broadcast per ottenere il grafico LSMeans sui miei effetti principali, lo invia anche alle interazioni. E questo genera un dialogo modale per ogni risposta che ho, chiedendomi come voglio gestire l'interazione. Quindi, se ho 10 risposte, devo gestire la finestra di dialogo modale 10 volte.

 

Ci sono alcune soluzioni per questo, ma la maggior parte di esse si basa sullo scripting. Dato che una percentuale relativamente piccola della nostra base di utenti deve affrontare questo problema e si manifesta in modo leggermente diverso a seconda di ciò che ogni utente sta cercando di fare, può richiedere molto tempo selezionare le opzioni manualmente o creare uno script per loro.

 

Sto pensando che qualcosa come una casella di pannello in più in ALT-Comando-clic o ALT-Ctrl-clic potrebbe gestire questa situazione. Potremmo controllare le opzioni che vogliamo, come al solito con il clic ALT, ma forse aggiungere un riquadro del pannello a sinistra che apparirebbe se il Command Broadcaster rileva più riquadri del contorno con lo stesso nome (ad esempio, "Effetto A", "Effetto B", ecc.). Sarebbe utile un elenco di caselle di controllo che ci consentirebbero di trasmettere solo in quegli elenchi di triangoli rossi che compaiono sotto particolari intestazioni del riquadro struttura (e non di trasmettere a quegli elenchi di triangolo rosso sotto altri titoli di riquadro struttura).

 

Una soluzione alternativa sarebbe quella di abilitare una sorta di modificatori delle preferenze (sotto la "Piattaforma" Effect Fit) per le opzioni LSMeans. Penso a opzioni denominate qualcosa come "LSMeans solo per effetti fissi" o "LSMeans solo per effetti principali" o "Numero massimo di livelli per LSMeans". Queste opzioni potrebbero essere tutte disattivate per impostazione predefinita, ma consentirci di attivarle secondo necessità sarebbe molto utile.

 

Interfaccia utenteRi: Disabilita lunghi calcoli CI su effetti casuali (precedentemente "problema di velocità LSMeans")

@Jeff_Perkinson -

 

Ho scoperto il mio malinteso.

 

Stanno ancora trasmettendo LSMeans Plot, che per le interazioni sta facendo apparire la domanda "how-to-overlay". In un paradigma del commutatore di colonna questo non è di per sé fastidioso poiché ci sono poche interazioni. Tuttavia, la casella di riepilogo che contiene i termini di interazione è troppo stretta perché sia ovvio quale interazione viene interrogata da quale casella modale. È possibile aggiungere una casella di testo alla finestra di dialogo modale qui per far sapere all'utente per quale sta rispondendo? Qualcosa come "Scegli i termini per la sovrapposizione per il fattore A con un nome lungo * Fattore B con un nome lungo"? Fatto un ulteriore passo avanti, tutti i modali possono essere combinati in un unico modale, magari con un riquadro di contorno separato per ogni interazione (simile al vecchio modo Recode utilizzato per consentire di ricodificare più colonne in una singola finestra di dialogo, e simile a quello che ancora accade se si visualizzano le informazioni sulla colonna per più colonne contemporaneamente).

 

Ho mostrato loro che potevano attivare LSMeans impostando la preferenza in Effect Fit, ma a loro non piace che NON si sovrapponga (usa invece assi nidificati), quindi non era possibile.

 

Inoltre ... una cosa cosmetica in più. Se chiudiamo alcuni triangoli di rivelazione grigi (attaccati ai riquadri di contorno), quindi cambiamo i livelli nel selettore di colonne, stiamo vedendo che quei riquadri di contorno chiusi si riaprono. C'è qualche possibilità che Column Switcher possa provare a tenere traccia di quali sono chiusi e quali sono aperti? Stiamo cercando di chiudere alcuni aspetti dell'output per personalizzare il report in un modo che nasconda alcuni aspetti del report (esempio: i dettagli dell'effetto casuale) ma scoprendo che questi pannelli non rimangono nascosti.

Ri: Disabilita lunghi calcoli CI su effetti casuali (precedentemente "problema di velocità LSMeans")

Qualche parola in risposta dai tuoi colleghi britannici?

 

Posso confermare che saremo in grado di affrontare i grafici duplicati di LSmeans in JMP 15.

Ri: Disabilita lunghi calcoli CI su effetti casuali (precedentemente "problema di velocità LSMeans")

Beh, questo è imbarazzante. Ho accettato la relazione dei miei colleghi britannici per valore nominale. Ma ora che sto cercando di riprodurre i loro passi sto ottenendo anche il tuo risultato. Lasciatemi ricontattare di nuovo. Scusa se non sono stato più diligente nel provare a riprodurre da solo (ma forse è una buona cosa visto che ci siamo imbattuti in questo altro nuovo bug!).

Ri: Disabilita lunghi calcoli CI su effetti casuali (precedentemente "problema di velocità LSMeans")

Sono contento di sentire che ci stiamo muovendo in una buona direzione. Giusto per chiarire, la preferenza in questione è in Effect Fit, giusto?

In tal caso, quando lo accendo ed eseguo l'esempio da data clean.jmp, adattando Y (: Attribute O) e Effects (: product,: period,: product *: period), non ricevo un prompt per la creazione una trama di interazione.

Quindi, puoi aiutarmi a riprodurre il prompt per una trama di interazione?

 

Purtroppo vedo un problema diverso con questa opzione attivata. Quando utilizzo il commutatore di colonne, ho un set aggiuntivo di grafici LSMeans duplicati ogni volta che cambio colonna. Questo è chiaramente un bug e lo segnalerò per vedere quando possiamo risolverlo.

Ri: Disabilita lunghi calcoli CI su effetti casuali (precedentemente "problema di velocità LSMeans")

@Jeff_Perkinson e squadra -

 

Potremmo avvicinarci. Il Column Switcher è stato percepito come un approccio diverso con vantaggi poiché incoraggia un grado di "intenzionalità" dietro il quale i fattori ricevono la richiesta di confronti multipli. Tuttavia, abbiamo ancora qualcosa da affrontare e non sono sicuro di come vuoi arrivarci. (Devo pubblicare una nuova idea a questo punto o rinominare nuovamente l'argomento per questa?)

 

Gli utenti in questione hanno attivato la preferenza per LSMeans Plot. Come sai, questo modello contiene un'interazione. Ciò significa che quando il modello viene avviato, viene immediatamente visualizzata una finestra di dialogo modale che chiede come sovrapporre le linee per il grafico dell'interazione. Bene, noi rispondiamo, ma poi cambiamo la risposta nel commutatore di colonne. Invece di ricordare la scelta per la trama dell'interazione, otteniamo di nuovo la finestra di dialogo modale. Dal mio punto di vista, questo è più un fastidio, ma per le persone coinvolte nel Regno Unito è ancora un ostacolo allo spettacolo.

 

Possibili soluzioni che vedo:

* Ricorda la scelta per la trama di interazione dalla precedente iterazione di Column Switcher invece di chiedere di nuovo. Se l'utente per qualche motivo desidera modificare l'impostazione remmebered, dovrebbe disattivare il grafico LSMeans, quindi riattivarlo per visualizzare nuovamente la finestra di dialogo modale.

* Assegnare all'opzione un nome diverso, ad esempio LSMeans Interaction Plot, in modo che (1) la trasmissione di LSMeans Plot si applichi solo agli effetti principali, (2) ci sarebbero preferenze di piattaforma separate per LSMeans Plot e LSMeans Interaction Plot. In questo modo, gli utenti possono impostare LSMeans Plot per impostazione predefinita, ma ottenerlo solo per gli effetti principali e non devono occuparsi della finestra di dialogo modale.

* Crea la trama dell'interazione di assumendo uno dei termini nell'interazione per la sovrapposizione e fornire un triangolo rosso accanto al grafico LSMeans (interazione) che fa apparire un modale per modificare il termine della sovrapposizione.

 

Pensieri qui?

 

Grazie ancora!

 

Michael

Ri: Disabilita lunghi calcoli CI su effetti casuali (precedentemente "problema di velocità LSMeans")

Jeff,

 

Questa è una grande idea.

 

La nostra formazione guidata da P&G per i nuovi utenti di JMP (e il tuo 10 cose che non sapevi su JMP ) insegnano la trasmissione come la soluzione efficace per problemi come questo e forse sarebbe più appropriato per noi non raccomandare la trasmissione e invece iniziare a utilizzare strumenti come Column Switcher quando vogliamo più analisi simili. Si tratta di un cambiamento graduale nel modo in cui JMP deve essere utilizzato. Allo stesso modo, in passato le persone inserivano più Y o più X (o entrambi!) In Distribuzione, Adatta Y per X, ecc. E ricevevano tutte le analisi in una finestra del rapporto. Il tuo consiglio è di cercare di fare in modo che tutto si adatti a una finestra in cui non è necessario scorrere e di aggiornare dinamicamente l'analisi secondo necessità.

 

La sfida è che così tanti utenti di lunga data di JMP in P&G non stanno assorbendo o apprezzando questo graduale cambiamento culturale in JMP e continuano a comportarsi come se fossimo su JMP 9 o JMP 10. Non so come convincere la gente a disimparare i "vecchi modi" e ad apprezzare quelli nuovi, a meno di ricordare alla gente caratteristiche come questa e sperare che alla fine prenda piede.

 

Consentitemi di inviare questa soluzione alla squadra nel Regno Unito che sta lottando con questo e vedere che tipo di reazione ottengo.

 

Michael

Ri: Disabilita lunghi calcoli CI su effetti casuali (precedentemente "problema di velocità LSMeans")

Mi chiedo se il file Commutatore di colonna sarebbe un'opzione migliore per confrontarli che provare a scorrere il rapporto?

 

 

Ri: Disabilita lunghi calcoli CI su effetti casuali (precedentemente "problema di velocità LSMeans")

Jeff,

 

La trasmissione viene utilizzata perché i ricercatori vogliono esaminare le risposte. In realtà abbiamo solo interesse per un effetto, ma vogliamo vedere i confronti per quell'effetto su ciascuna variabile Y.

Ri: Disabilita lunghi calcoli CI su effetti casuali (precedentemente "problema di velocità LSMeans")

Ciao Michael,

 

Se capisco correttamente, ci sono utenti che usano il tasto ctrl per trasmettere l'opzione per attivare Tukey HSD LS significa confronti per TUTTI gli effetti nel modello e sono frustrati quando si ottiene un effetto con un gran numero di livelli perché ci vuole un po 'per calcolare gli intervalli di confidenza.

 

Di solito i confronti LSMeans sono usati in modo più giudizioso in quanto è davvero un abuso (e in qualche modo pericoloso) usarli per ogni effetto in ogni modello. È più opportuno esaminare la tabella degli effetti e utilizzarli solo per quegli effetti che sono significativi e richiedono ulteriori indagini.

 

Puoi aiutarci a capire il caso d'uso per attivarli su tutta la linea per tutti gli effetti? Cosa cercano questi praticanti quando trasmettono il comando per i confronti di LS Means?

 

Ri: Disabilita lunghi calcoli CI su effetti casuali (precedentemente "problema di velocità LSMeans")

Ciao,

 

L'ho appena testato in JMP 15 EA7. Non riesco a trovare un'opzione che disabiliti gli CI sugli effetti casuali (o forse un'idea migliore sarebbe una preferenza per impedire facoltativamente gli CI sugli effetti categoriali che possiedono più di N livelli dove N è grande, diciamo 50 o 100 o più ).

 

Si può fare qualcosa per lavorare con questo in JMP 15? Abbiamo persone che si rifiutano di eseguire l'aggiornamento dopo la 13.1 a causa di questo problema. Forse la soluzione è che devo insegnare loro JSL, ma a loro sembra che stiamo complicando qualcosa che era abbastanza semplice.

 

@Jeff_Perkinson - sarebbe più appropriato per me inviare questa richiesta per e-mail all'indirizzo del supporto jmpbeta?

 

Grazie,

 

Michael

Ri: Disabilita lunghi calcoli CI su effetti casuali (precedentemente "problema di velocità LSMeans")

Richiesta lista dei desideri rivista. Posso vedere come gli elementi di configurazione sugli effetti casuali aiutano alcune persone, ma il tempo di esecuzione sostanzialmente più lungo è problematico per noi.

Oggetto: problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

No, non sembra esserci una preferenza o un'opzione di menu per disabilitare il calcolo dell'intervallo di confidenza.

Oggetto: problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)Jeff,

Grazie. Gli intervalli Tukey HSD possono essere disattivati tramite una preferenza, un'istruzione JSL o un'opzione triangolo rosso?
Oggetto: problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

Grazie per la vostra pazienza qui. La differenza di velocità tra JMP 13.1 e versioni successive (JMP 13.2, JMP 14, ecc.) È dovuta al fatto che ora calcoliamo gli intervalli di confidenza Tukey HSD per gli effetti casuali. Noterai che mancano nell'output di JMP 13.1.

 

In JMP 13.1 mancano gli elementi della configurazione di Tukey HSD JMP 14.2 ha gli elementi della configurazione di Tukey HSD

Oggetto: problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

Grazie per il bernoccolo.

 

Stavo testando con JMP 13.2 e non ho notato alcuna differenza rispetto a JMP 14.2. Tuttavia, ora ho notato che hai detto di aver testato JMP 13.1 e in effetti vedo lo stesso tipo di differenza che hai tu.

 

Dovrò controllare cosa abbiamo cambiato tra JMP 13.1 e JMP 13.2 per vedere quale potrebbe essere il motivo.

Oggetto: problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

Ciao, interrompo di nuovo questa conversazione. 3 minuti sono ragionevoli per JMP 14 (e perché molto più lento rispetto a JMP 13)?

Oggetto: problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

Ciao @Jeff_Perkinson ,

 

Ho ricevuto il feedback necessario dal mio collega britannico. Apparentemente, l'output è in arrivo, ma per qualche motivo JMP 14 si blocca / non risponde ancora sul suo Mac. Inoltre, la discrepanza temporale per queste analisi per JMP 13 rispetto a JMP 14 è sorprendente.

 

"L'ho eseguito sia su 13.1 che su 14.0. L'output era corretto (meno il grafico Means). 13.1 ha mostrato 7.43 Sto assumendo secondi (?). 14.0 di nuovo era corretto (meno di nuovo il grafico delle medie) e mostrava 163,33 secondi, ma il programma ha continuato a stallo / beachball per altri 4 minuti, a quel punto ho forzato l'uscita. Quindi ho aggiornato alla 14.1, ci sono voluti 167.8 e costringo a chiudere di nuovo a 4 minuti. "

 

Quindi penso che torniamo a convergere sul fatto che c'è una discrepanza temporale, e quindi anche che almeno alcuni utenti stanno ancora finendo con una copia di JMP bloccata.

Oggetto: problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

Ciao @Jeff_Perkinson ,

Ho eseguito il blocco di codice sul mio JMP 14 (Mac). Occorrono circa 3 minuti (quindi circa 5 secondi per modello). Non posso eseguirlo su JMP 13 perché ho una sorta di problema di licenza su quella versione.Tuttavia, riceverò quei dati: ho inviato il codice al mio collega nel Regno Unito che sta davvero lottando con questo problema. Spero di ricevere più feedback da lei ma è fuori per il resto della settimana. Quindi, molto altro in arrivo.

Oggetto: problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

Grazie per i dettagli. Riesco a vedere il frustrante problema della finestra di dialogo di trasmissione dei comandi. Riferirò questo e vedrò cosa possiamo fare. Non vedo un buon modo per scegliere e scegliere però. Dovremo guardare da vicino per trovare una soluzione praticabile.

 

Per quanto riguarda il problema della velocità, non sono in grado di riprodurlo tra JMP 13 e JMP 14. Ho creato questo script per il tempismo e ho ottenuto risultati molto simili con entrambi. Puoi provarlo e vedere se ottieni lo stesso?

 

start=tickseconds();

Fit Group(
 Fit Model(
  Y( :Attribute O ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute O << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute G ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute G << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute CD ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute CD << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute C ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute C << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
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 Fit Model(
  Y( :Attribute SS ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute SS << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute DT ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute DT << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute LS ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute LS << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute NM ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute NM << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute FC ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
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  Run(
   :Attribute FC << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute AC ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
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  Run(
   :Attribute AC << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute CC ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
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   :Attribute CC << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute M ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute M << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute UA O ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute UA O << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute UA G ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute UA G << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute UA CD ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute UA CD << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute UA C ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute UA C << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute UA SS ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute UA SS << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute UA DT ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute UA DT << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute UA LS ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute UA LS << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute UA NM ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute UA NM << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute UA FC ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute UA FC << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute UA AC ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute UA AC << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute UA CC ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute UA CC << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute B O ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute B O << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute B G ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute B G << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute B CD ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute B CD << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute B C ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute B C << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute B SS ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute B SS << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute B DT ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute B DT << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute B LS ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute B LS << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute B NM ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute B NM << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute B NC ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute B NC << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute B AC ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute B AC << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute B CC ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute B CC << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 ),
 Fit Model(
  Y( :Attribute B IS ),
  Effects( :product, :period, :period * :product, :Name( "#" ) ),
  Random Effects( :pan_no ),
  NoBounds( 1 ),
  Personality( "Standard Least Squares" ),
  Method( "REML" ),
  Set Alpha Level( 0.1 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  Run(
   :Attribute B IS << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 0 ),
   Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ),
   Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
   Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
   Plot Effect Leverage( 1 ), {:product << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :period << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :period * :product <<
   {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}, :Name( "#" ) << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )},
   :pan_no << {LSMeans Tukey HSD( 0.1 )}}}
  )
 )
);

end=tickseconds();

elapsed=end-start;

show(elapsed);

Oggetto: problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

Infine, ho allegato il set di dati che è stato testato nel video. Apparentemente posso allegare solo al post originale dell'idea, quindi scorri fino al post originale per ottenerlo. Il file si chiama "data clean.jmp".

Oggetto: problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

A proposito, dato che sono abbastanza bravo in JSL, posso ottenere il risultato che voglio in JMP 14. Faccio tutto TRANNE l'ultimo triangolo rosso trasmesso dal comando che il nostro utente sta cercando di fare nel video (dove seleziona le opzioni LSMeans Plot e LSMeans Tukey HSD). Quindi salvo lo script nella tabella dati e quindi lo modifico per aggiungere manualmente le chiamate LSMeans Plot e LSMeans Tukey HSD a ciascuno degli effetti fissi. Ma anche questo mi ci è voluto del tempo perché dovevo incollare il seguente blocco nel messaggio Esegui per ciascuna delle 35 chiamate Fit Model. Non utile per la maggior parte dei nostri utenti P&G che non sono programmatori.

 

   :product << { Least Squares Means Plot, LSMeans Tukey HSD( 1, Crosstab Report( 0 ), Ordered Differences Report( 1 ) ) },
   :period << { Least Squares Means Plot, LSMeans Tukey HSD( 1, Crosstab Report( 0 ), Ordered Differences Report( 1 ) ) },
   :period * :product << { Least Squares Means Plot( Overlay Term List( period ) ), LSMeans Tukey HSD( 1, Crosstab Report( 0 ), Ordered Differences Report( 1 ) ) },
   :Name("#") << { Least Squares Means Plot, LSMeans Tukey HSD( 1, Crosstab Report( 0 ), Ordered Differences Report( 1 ) ) }

Oggetto: problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

@Jeff_Perkinson - Finalmente ho un aggiornamento su questo. Guarda il video allegato. È un video a schermo diviso che inizia con JMP 13 in alto e JMP 14 in basso.

 

Circa a metà, l'utente ottiene con successo JMP 13 per fornire i risultati desiderati (che è sia l'output LSMeans Plot che LSMeans Tukey HSD).

 

A questo punto, la suddivisione di JMP 13 scompare e il video viene ingrandito a JMP 14, dove si occupa della nuova funzionalità di "trama di interazione" associata a LSMeans Plot e fa clic 35 volte su una finestra di dialogo modale. (Nota a margine, ci sono alcune aree in cui l'interfaccia in LSMeans non funziona bene con una trasmissione di comandi. Qui abbiamo un modale che ostacola una trasmissione di comando veloce. Anche il test personalizzato è difficile da utilizzare se si desidera mettere lo stesso test personalizzato su più risposte. Penso che ce ne siano altri.)

 

Alla fine del video, non c'è ancora alcun output da LSMeans Tukey HSD e il nostro utente costringe JMP a chiudersi per impazienza.

Ri: Command Broadcasting

Sto lavorando per ottenere esempi da coloro che hanno segnalato questo problema, perché non sono stato in grado di replicare. Fammi andare fino in fondo e ti richiamerò.

Ri: Command Broadcasting

Potete fornire un esempio della differenza di prestazioni tra JMP 13 e JMP 14? Ho problemi a capire esattamente il modello e le opzioni che stai utilizzando in base alla tua descrizione.

 

Il tuo suggerimento per il controllo della trasmissione è stato notato (ma, francamente, probabilmente sarà difficile da fare).

 

Grazie.