こんにちは、みんな、
私は自分のRパッケージrFSA [の移動に取り組んできました。 CRANリンク、 githubリンク]、過去数か月間JMPに。 FSAとrFSAについてもっと読むことができますここ。 これが私のJMPアドインの概要です：
回帰モデルを構築するプロセス中に、科学者は、関心のある1つ以上の変数の影響を評価する必要がある場合があります。 加法回帰モデルでは、効果（治療など）は、考えられるすべてのサブグループ（性別、人種、年齢など）で等しいと見なされます。 考えられるすべての相互作用の影響をチェックすることは、時間がかかりすぎるか、デスクトップコンピューターでは不可能です。 私の新しいJMPアドインは、実行可能解アルゴリズム（FSA）を実装します。これは、可能なすべてをチェックすることなく、多変数線形回帰モデルとロジスティック回帰モデルに追加する2方向および3方向の交互作用を特定することにより、データセット内のサブグループ固有の効果を調査することを目的としています。組み合わせ。 アドインを使用すると、ユーザーは応答変数、固定された主効果、モデリングタイプを指定してから、交互作用効果について探索する変数を指定できます。 次に、ユーザーは、完了したいアルゴリズムのランダムな開始の数と、探索する相互作用の順序を指定します。 ユーザーが「OK」を押すと、アルゴリズムは、指定された主効果でモデルに追加するために、実行可能なほど小さい交互作用p値を持つ交互作用を見つけようとします。 結果はデータテーブルに返されます。
私のプレゼンテーション "探索するの相互作用回帰JMPを搭載したモデルと実行可能ソリューションアルゴリズム「次のJMPディスカバリーサミット中にセミライブでストリーミングされます。 このプレゼンテーションでは、RパッケージをJMPアドインに移動するプロセスと、アドインの使用方法の概要/例について説明します。
ありがとうございました@markbaileyさまざまな.jsl関連の質問についての支援に感謝します。
アドインとサンプルデータセットは、この投稿に添付されています。 ご不明な点やご意見がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
