「応答しない」対「まだ考えている」Macbook Pro（32 GBのRAM）のJMP Pro 16で非常に大きなジョブを設定することがあります。数分後、Macから「アプリケーションが応答していません」と表示されます。これはタスクマネージャーによって確認されます。 ただし、多くの場合、使用している特定のプラットフォームにステータス/プログレスバーがある場合は、進行していることがわかります（ただしゆっくりです）。 スクリプトがまだ実行されているかどうかと、アプリケーションが本当に「あきらめた」かどうかを知ることは可能ですか。その場合、JMPを再起動する必要がありますか。
これと同じように、RAMまたはCPUをJMPProに効果的に「シャトル」できないのは不思議です。 現在、私は巨大な仕事（100,000を超える予測子を使用したPLS分析）用のハングしたアプリケーションを持っていますが、それは4 GBのRAMしか使用しておらず、十分な余裕があります。 RAMの割り当てを変更する方法がかつてあったように感じます。 私のMacが5-10GBしか使用していないとき、このすべてのRAMのポイントは何ですか！？ （申し訳ありませんが、これはJMPの問題というよりもMacの問題の方が多いかもしれません）。
分析マックOS再：「応答しない」対「まだ考えている」やあ@abmayfield 、
64ビットバージョンのJMPがインストールされていることを確認できますか？
スクリプトの監視に関して：ここにいくつかのアイデアがあります。 私はさまざまな状況でそれらのそれぞれを使用しました：
- ステータスメッセージを定期的に書き込むウィンドウを作成します。たとえば、forループを1000回繰り返すごとに、テキストボックスに値を書き込み、テキストの更新後に「<<ウィンドウを前面に表示」と「wait（0）」を含めることができます。 JMPのGUIに更新するように指示して、ウィンドウが確実に表示されるようにします。
- テキストエディタで監視できるログファイルに書き込む
- 非常に複雑なスクリプトの場合は、JMPの別のインスタンスを使用して進行状況を監視し、スクリプトを操作することもできます。を参照してください。 JMP、R、およびPythonスクリプトからメッセージを取得してログに記録するためのソケット通信。JMP（クライアント）の1つのコピーが作業を実行し、JMPの別のインスタンス（サーバー）にメッセージを送信できます。次に、サーバー上のプロセスを監視するか、クライアントがサーバーに続行するかどうかを毎回尋ねて、早期に停止する場合は正常にシャットダウンすることができます。これは、分析の別々の部分で作業している異なるコンピューター上の複数のクライアントでも機能します。
再：「応答しない」対「まだ考えている」キャプションコマンドもあります：
n = 10000000;
for (i = 1, i <= n, i++,
x = i^2 + i;
if (mod(i, 10000) == 0,
caption("Iteration # " || char(i));
wait(0);
);
);
caption(remove);
wait(0);再：「応答しない」対「まだ考えている」あなたがた両方に感謝します。 64ビットJMPをインストールしています。 私が使用している特定のプラグインについて、この種の気の利いた更新キャプションボックスを見たことがあります。これは、大規模なジョブに非常に役立ちます。 JMP Pro16とJMPPro17用のEA3を持っています。 それらは、一方の進歩が他方に反映される場所にリンクできるのだろうか？
私の問題は、プラットフォーム（および問題）に固有のようであり、応答変数の削減の必要性を示しています（確かに研究と関心のある巨大な領域）。 一般化された回帰の下で非常に大きなジョブを実行すると、プログレスバーが表示されます。 部分最小二乗法の場合、「最適な次元を見つけるための相互検証」の進行状況メッセージが表示されることがありますが、常に表示されるわけではありません。 私はJMPProに一種の思考演習としてやや非現実的なタスクを与えたので、これの一部は私のせいだと思います：1-16 Y（つまり、多すぎない）対500,000 X（96の予測子の3次階乗）。 これらの3次用語のいくつかはテストするのに意味がありますが、確かにすべてが500,000ではありません。 ただし、もちろん、100,000の項を手動で削除することは実用的ではないため、DOEを使用してモデルの複雑さを軽減しようとしたり、96の予測子のランダムなサブセットをランダムに選択して高次の階乗でテストしたりすることもできます。 Gen-Regの「ベストサブサンプル」または予測画面を使用して、有益でない用語を取り除くことも検討していますが、それ自体では役に立たないが、別の用語と対話するときに役立つ用語を除外する可能性があるのではないかと心配しています。 昨日のClayBarkerの優れたウェビナーに基づくと、剪定された前方選択と他のいくつかのGen-Reg推定方法は、実際にはこのようなことを行っているようです。または使用する応答メトリック）、そうでない場合は除外するため、剪定された前方選択を使用して、96個の予測子（交互作用や二次方程式なし）をGen-Regに入力し、予測子の最適なスイートを特定します（理想的には< 96）次に、PLSまたはGen-Regにあるものの2次または3次の階乗を検定します。今日はこれを試してみます。
