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Disabilita i calcoli CI lunghi sugli effetti casuali (in precedenza "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. Vedi la discussione sotto.

 

--- Articolo 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 della trasmissione del comando?

 

In Fit Model, i triangoli rossi che attivano le opzioni nei Dettagli 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 le medie tra i livelli di quel fattore. La trasmissione dei comandi si estende a tutti gli effetti, fissi e casuali.

 

Per qualche motivo, molti dei nostri utenti Mac segnalano tempi di elaborazione 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 riscontrato sui Mac di altri con versione 13.2, e funziona molto più velocemente di 14 sulla loro macchina (e più veloce di 13.2 o 14 sul mio Mac).

 

Inoltre, il grafico LSMeans mi è utile quando osservo gli effetti principali, ma spesso non ho bisogno del grafico LSMeans sulle interazioni quando li utilizzo. Ma quando comando-trasmetto per ottenere il diagramma 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 il dialogo modale 10 volte.

 

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

 

Penso che qualcosa come una casella di pannello aggiuntiva in ALT-Command-clic o ALT-Control-clic potrebbe gestire questa situazione. Potremmo selezionare le opzioni che desideriamo, come al solito con il tasto ALT, ma magari aggiungere un riquadro a sinistra che apparirà se Command Broadcaster rileva più riquadri di contorno con lo stesso nome (ad esempio, "Effetto A", "Effetto B", ecc.). Un elenco di caselle di controllo che ci consentirebbero di trasmettere solo a quegli elenchi di triangoli rossi che appaiono sotto particolari intestazioni di riquadri di contorno (e di non trasmettere a quegli elenchi di triangoli rossi sotto altre intestazioni di riquadri di contorno) sarebbe di aiuto.

 

Una soluzione alternativa sarebbe quella di abilitare una sorta di modificatori delle preferenze (sotto la "Piattaforma" di Effect Fit) per le opzioni LSMeans. Penso che le opzioni abbiano un nome 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: Disabilitare i calcoli CI lunghi sugli effetti casuali (in precedenza "problema di velocità LSMeans")

@Jeff_Perkinson -

 

Ho scoperto il mio malinteso.

 

Stanno ancora trasmettendo il complotto LSMeans, che per le interazioni sta facendo apparire la domanda "come sovrapporre". In un paradigma di commutazione di colonna questo non è di per sé fastidioso poiché esiste una piccola quantità di 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 a quale sta rispondendo? Qualcosa del tipo "Scegli i termini per la sovrapposizione per Fattore A con un nome lungo*Fattore B con un nome lungo"? Facendo un ulteriore passo avanti, è possibile combinare tutte le modalità in una singola modale, magari con una casella di contorno separata per ciascuna interazione (simile al vecchio metodo utilizzato da Recode per consentire di ricodificare più colonne in un'unica finestra di dialogo e simile a ciò che ancora accade se visualizzi 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 il fatto che NON si sovrapponga (utilizza invece assi nidificati), quindi non era realizzabile.

 

Inoltre... una cosa estetica in più. Se chiudiamo alcuni triangoli di apertura grigi (attaccati ai riquadri di contorno), quindi cambiamo i livelli nel commutatore di colonne, vediamo la riapertura dei riquadri di contorno chiusi. 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 modo da nascondere alcuni aspetti del report (esempio: i dettagli dell'effetto casuale) ma abbiamo scoperto che questi pannelli non rimangono nascosti.

Ri: Disabilitare i calcoli CI lunghi sugli effetti casuali (in precedenza "problema di velocità LSMeans")

Hai qualche risposta dai tuoi colleghi britannici?

 

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

Ri: Disabilitare i calcoli CI lunghi sugli effetti casuali (in precedenza "problema di velocità LSMeans")

Beh, questo è imbarazzante. Ho accettato per oro colato la relazione dei miei colleghi britannici. Ma ora che sto cercando di riprodurre i loro passi, ottengo anche il tuo risultato. Permettimi di ricontattarli di nuovo. Mi dispiace di non essere stato più diligente nel provare a riprodurlo da solo (ma forse è una buona cosa visto che ci siamo imbattuti in quest'altro nuovo bug!).

Ri: Disabilitare i calcoli CI lunghi sugli effetti casuali (in precedenza "problema di velocità LSMeans")

Sono felice di sapere 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 attivo ed eseguo l'esempio da data clean.jmp, adattando Y( :Attribute O ) ed Effects( :product, :period, :product * :period ), non ricevo una richiesta per la creazione una trama di interazione.

Allora, potete aiutarmi a riprodurre la richiesta per una trama di interazione?

 

Sfortunatamente vedo un problema diverso con quell'opzione attivata. Quando utilizzo il commutatore di colonna, ottengo un set aggiuntivo di grafici LSMeans duplicati ogni volta che cambio colonna. Si tratta chiaramente di un bug e lo segnalerò per vedere quando potremo risolverlo.

Ri: Disabilitare i calcoli CI lunghi sugli effetti casuali (in precedenza "problema di velocità LSMeans")

@Jeff_Perkinson e squadra -

 

Forse ci stiamo avvicinando. Il Column Switcher è stato percepito come un approccio diverso con vantaggi poiché incoraggia un certo 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 tu voglia arrivarci. (Devo pubblicare una nuova idea a questo punto o rinominare nuovamente l'oggetto per questa?)

 

Gli utenti in questione hanno attivato la preferenza per LSMeans Plot. Come sapete, questo modello contiene un'interazione. Ciò significa che all'avvio del modello, otteniamo immediatamente una finestra di dialogo modale che ci chiede come sovrapporre le linee per la trama dell'interazione. Bene, rispondiamo, ma poi modifichiamo la risposta nel commutatore di colonne. Invece di ricordare la scelta per la trama dell'interazione, otteniamo nuovamente 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 il grafico dell'interazione dalla precedente iterazione del commutatore di colonne invece di chiederlo di nuovo. Se l'utente per qualche motivo desidera modificare l'impostazione ricordata, dovrà disattivare il grafico LSMeans, quindi riattivarlo per ottenere 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 siano preferenze di piattaforma separate per LSMeans Plot e LSMeans Interaction Plot. In questo modo, gli utenti possono attivare per impostazione predefinita il grafico LSMeans ma ottenerlo solo per gli effetti principali e non dover gestire la finestra di dialogo modale.

* Crea la trama dell'interazione tramite assumendo uno dei termini nell'interazione per l'overlay e fornire un triangolo rosso accanto al grafico LSMeans (Interazione) che visualizza una modale per modificare il termine dell'overlay.

 

Pensieri qui?

 

Grazie ancora!

 

Michael

Ri: Disabilitare i calcoli CI lunghi sugli effetti casuali (in precedenza "problema di velocità LSMeans")

Jeff,

 

Questa è una grande idea.

 

La nostra formazione condotta da P&G per i nuovi utenti di JMP (e dei vostri 10 cose che non sapevi su JMP ) insegnano la trasmissione come soluzione efficace per problemi come questo e forse sarebbe più appropriato per noi non consigliare la trasmissione e iniziare invece a utilizzare strumenti come Column Switcher quando desideriamo più analisi simili. Si tratta di un cambiamento graduale nel modo in cui si intende utilizzare JMP. Allo stesso modo, in passato le persone rilasciavano più Y o più X (o entrambi!) in Distribuzione, Adatta Y per X, ecc. e ottenevano tutte le analisi in un'unica finestra di report. Il tuo consiglio è di provare a far sì che tutto si adatti a una finestra in cui non è necessario scorrere e aggiornare dinamicamente l'analisi secondo necessità.

 

La sfida è che molti utenti di lunga data di JMP presso P&G non stanno assorbendo o apprezzando questo graduale cambiamento culturale in JMP e si comportano ancora come se fossimo su JMP 9 o JMP 10. Non so come convincere le persone a disimparare i "vecchi modi" e ad apprezzare quelli nuovi, a meno di ricordare alle persone funzionalità come questa e sperare che prima o poi prendano piede.

 

Vorrei inviare questa soluzione al team nel Regno Unito che sta lottando con questo problema e vedere che tipo di reazione ottengo.

 

Michael

Ri: Disabilitare i calcoli CI lunghi sugli effetti casuali (in precedenza "problema di velocità LSMeans")

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

 

 

Ri: Disabilitare i calcoli CI lunghi sugli effetti casuali (in precedenza "problema di velocità LSMeans")

Jeff,

 

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

Ri: Disabilitare i calcoli CI lunghi sugli effetti casuali (in precedenza "problema di velocità LSMeans")

Ciao Michele,

 

Se ho capito bene, 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 arriva a un effetto con un gran numero di livelli perché ci vuole un po' di tempo per calcolare gli intervalli di confidenza.

 

Di solito i confronti LSMeans vengono utilizzati in modo più giudizioso poiché è davvero un abuso (e alquanto pericoloso) utilizzarli per ogni effetto in ogni modello. È più appropriato esaminare la tabella degli effetti e utilizzarla solo per quegli effetti significativi che richiedono ulteriori indagini.

 

Potete aiutarci a comprendere il caso d'uso per attivarli a tutti gli effetti su tutta la linea? Cosa cercano questi professionisti quando trasmettono il comando per i confronti delle medie LS?

 

Ri: Disabilitare i calcoli CI lunghi sugli effetti casuali (in precedenza "problema di velocità LSMeans")

CIAO,

 

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

 

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

 

@Jeff_Perkinson - sarebbe più opportuno inviare questa richiesta tramite e-mail all'indirizzo del supporto jmpbeta?

 

Grazie,

 

Michael

Ri: Disabilitare i calcoli CI lunghi sugli effetti casuali (in precedenza "problema di velocità LSMeans")

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

Ri: 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.

Ri: 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 con un triangolo rosso?
Ri: Problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

Grazie per la 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 questi mancano nell'output di JMP 13.1.

 

JMP 13.1 is missing the Tukey HSD CIsJMP 13.1 is missing the Tukey HSD CIsJMP 13.1 is missing the Tukey HSD CIsJMP 13.1 is missing the Tukey HSD CIsIn JMP 13.1 mancano i CI Tukey HSDJMP 14.2 has the Tukey HSD CIsJMP 14.2 has the Tukey HSD CIsJMP 14.2 has the Tukey HSD CIsJMP 14.2 has the Tukey HSD CIs JMP 14.2 dispone dei CI Tukey HSD

Ri: Problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

Grazie per lo sfogo.

 

Ho effettuato i test con JMP 13.2 e non ho riscontrato 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 vedi tu.

 

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

Ri: Problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

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

Ri: Problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

CIAO @Jeff_Perkinson ,

 

Ho ricevuto il feedback necessario dal mio collega britannico. A quanto pare, l'output sta arrivando, ma per qualche motivo JMP 14 si blocca ancora/non risponde sul Mac. Inoltre, la discrepanza temporale tra queste analisi per JMP 13 e JMP 14 è sorprendente.

 

"L'ho eseguito sia sulla versione 13.1 che sulla versione 14.0. L'output era corretto (meno il grafico delle medie). 13.1 ha mostrato 7.43 presumo secondi (?). 14.0 ancora una volta era corretto (meno la trama delle medie) e mostrava 163,33 secondi, ma il programma ha continuato a bloccarsi/beachball per altri 4 minuti, a quel punto ho forzato l'uscita. Quindi ho aggiornato alla 14.1, ci sono voluti 167.8 e ho forzato l'uscita di nuovo a 4 minuti."

 

Quindi penso che convergiamo nuovamente sul fatto che esiste una discrepanza temporale, e quindi anche che almeno alcuni utenti si ritrovano ancora con una copia di JMP bloccata.

Ri: Problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

CIAO @Jeff_Perkinson ,

Ho eseguito il blocco di codice sul mio JMP 14 (Mac). Ci vogliono circa 3 minuti (quindi circa 5 secondi per modello). Non posso eseguirlo con JMP 13 perché ho qualche problema di licenza su quella versione.Tuttavia, otterrò i dati: ho inviato il codice al mio collega nel Regno Unito che è davvero alle prese con questo problema. Spero di ricevere più feedback da lei, ma sarà fuori per il resto della settimana. Quindi, altro in arrivo.

Ri: Problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

Grazie per i dettagli Vedo il frustrante problema della finestra di dialogo di trasmissione dei comandi. Riferirò questo e vedrò cosa possiamo fare. Tuttavia non vedo un buon modo per scegliere. 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 timing 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 )}}}
  )
 ),
 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 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  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 ),
  Emphasis( "Effect Leverage" ),
  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);

Ri: Problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

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

Ri: Problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

A proposito, dato che sono abbastanza bravo con JSL, posso ottenere il risultato che desidero in JMP 14. Faccio tutto TRANNE l'ultimo triangolo rosso trasmesso dal comando che il nostro utente sta tentando 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 ha richiesto un po' di tempo poiché ho dovuto 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 ) ) }

Ri: Problema di velocità LSMeans (possibile collegamento a Command Broadcasting)

@Jeff_Perkinson - Finalmente ho un aggiornamento a riguardo. 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 del percorso, l'utente ottiene con successo JMP 13 per fornire i risultati desiderati (che sono sia l'LSMeans Plot che l'output LSMeans Tukey HSD).

 

A questo punto, la suddivisione di JMP 13 scompare e il video viene ingrandito su JMP 14, dove lei ha a che fare con la 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 la trasmissione di un comando. Qui abbiamo un modale che ostacola una rapida trasmissione del comando. Inoltre, è difficile lavorare con il test personalizzato se si desidera sottoporre lo stesso test personalizzato a 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 chiudere per impazienza.

Re: Disattiva calcoli CI lunghi su effetti casuali (in precedenza "problema di velocità LSMeans") - Stato modificato in: Archiviato