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상호 작용이 있는 회귀 보고서에 대한 사용자 입력 목록

사용자가 회귀 보고서에서 실행할 열을 선택할 수 있는 입력 상자가 있습니다. 이 부분은 훌륭하게 작동합니다. 그런 다음 열 목록을 목록에 삽입합니다. 열 목록을 가져와 회귀 보고서에 삽입할 수 있는 다양한 상호 작용을 만들고 싶습니다. 특히, 저는 약간 더 복잡한 상호 작용(예: 열 1 * 열 2 ^2)에 관심이 있습니다. 회귀 보고서에 일반 목록만 입력하려고 하면 보고서가 실행되지 않습니다. 보고서에서 이러한 상호 작용을 만들려면 어떻게 해야 합니까?

 

사용자 입력 목록 판독값은 {"Column 1", "Column 2", "Column 3"}과 같습니다.

 

 

플랫폼 = dt << 모델 적합(

 

Y( :Char(변수)),

 

효과(

 

여기에 무엇을 가야합니까?????

 

),

 

     

 

성격( "일반화된 회귀" ),

 

일반화된 분포( "정상"),

 

운영(

 

Fit( 추정 방법( Two Stage Forward Selection ), 검증 방법( AICc ), Enforce Heredity )

 

)

 

);

 

 

암사슴스크립팅Re: 상호 작용이 있는 회귀 보고서에 대한 사용자 입력 목록

스크립팅 인덱스에는 아래에 복사된 효과에 대한 예가 있습니다.

 

Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Dogs.jmp" );
obj = Fit Model(
 Y( :LogHist0, :LogHist1, :LogHist3, :LogHist5 ),
 Effects( :drug, :dep1, :drug * :dep1 ),
 Personality( Manova ),
 Run( Response Function( Sum ) )
);

 

Re: 상호 작용이 있는 회귀 보고서에 대한 사용자 입력 목록

이것을 처리하는 한 가지 방법이 있습니다.

names default to here(1);
dt=data table("big class");
variable = "Age";
// If you build your list as expressions the code below works
effectsList = {height, weight, weight * height};

Fit Model(
 Y( :char(variable) ),
 Effects( eval(effectsList) ),
 Personality( "Standard Least Squares" ),
 Emphasis( "Effect Leverage" ),
 Run(
  :char(variable) << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 1 ),
  Parameter Estimates( 1 ), Scaled Estimates( 0 ),
  Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
  Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
  Plot Effect Leverage( 1 ), Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ),
  Box Cox Y Transformation( 0 )}
 )
);

/*
// If you build your list using strings
effectsList = {"height", "weight", "weight * height"};
// You can convert the elements back to expressions by
// using the Parse() function
For( i = 1, i <= N Items( effectsList ), i++,
 effectsList[i] = Parse( effectsList[i] );
);

Re: 상호 작용이 있는 회귀 보고서에 대한 사용자 입력 목록

표현식을 사용하는 또 다른 방법이 있습니다. 이 예제 외에도 표현식을 기반으로 하는 솔루션이 더 있습니다.

 

Names Default To Here( 1 );

dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Dogs.jmp" );

predictor = { :drug, :dep1 };
n = N Items( predictor );

effectExpr = Expr( Effects() );
For( x1 = 1, x1 < n, x1++,
 Insert Into( effectExpr, predictor[x1] );
 For( x2 = 2, x2 <= n, x2++,
  Eval(
   Substitute(
    Expr( Insert Into( effectExpr, Expr( xxx1 * xxx2 ) ) ),
    Expr( xxx1 ), predictor[x1],
    Expr( xxx2 ), predictor[x2]
   )
  )
 );
);
Show( Name Expr( effectExpr) );

Eval(
 Substitute(
  Expr(
   obj = dt << Fit Model(
    Y( :LogHist0, :LogHist1, :LogHist3, :LogHist5 ),
    eee,
    Personality( Manova ),
    Run( Response Function( Sum ) )
   );
  ),
  Expr( eee ), Name Expr( effectExpr )
 )
);