I punti di segmentazione di ciascun peso corporeo sono stati calcolati combinando e classificando i "Big Class.jmp", età e sesso.
Ciascun peso in ciascun segmento è stato quindi confrontato con questi punti del segmento per calcolare la classificazione del peso.
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
New Column( "TYP" );
Column( "TYP" ) << Formula( Char( age ) || sex );
dt << run formulas;
Column( "TYP" ) << deleteFormula;
d2 = dt << Summary(
Group( :TYP ),
Quantiles( 25, :weight ),
Median( :weight ),
Quantiles( 75, :weight ),
Freq( "None" ),
Weight( "None" ),
Link to original data table( 0 )
);
Column( d2, 3 ) << set name( "A" );
Column( d2, 4 ) << set name( "B" );
Column( d2, 5 ) << set name( "C" );
Current Data Table( dt );
dt << Update( With( d2 ), Match Columns( TYP = TYP ) );
Column( "N Rows" ) << Formula( If( weight > C, 4, If( weight > B, 3, If( weight > A, 2, 1 ) ) ) );
dt << run formulas;
Column( "N Rows" ) << deleteFormula;
Se i dati sono grandi e la classificazione e i punti di segmentazione sono grandi.
Come si può velocizzare questa classificazione di "peso"?
Grazie Esperti!
Questo passaggio può essere omesso
Column( "TYP" ) << Formula( Char( age ) || sex );
