こんにちは-私はまだjslスクリプトを使用しておらず、線形回帰フィットに基づいて4つの新しい列を作成および保存するスクリプトを作成しようとしています。
-95％低い平均信頼区間
-上位95％の平均信頼区間
-95％低い個人信頼区間
-上位95％の個人信頼区間
obj = Fit Model(
Y( :LOG_ECOLI_PEAR ),
Effects( :LOG_TURB_PEAR_FNU),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Effect Leverage" ),
Run(:LOG_ECOLI_PEAR
)) ;
obj << Prediction Formula;
ありがとう！
こんにちは@learning_JSL 、
実はとても簡単です。 既存のJSLに数行のコードを追加するだけで、完了です。 その間、[ヘルプ]メニューの[スクリプトインデックス]を使用することを強くお勧めします。これは非常に便利です。
平均CIの場合、次のコードを追加します。obj<< Mean Confidence Interval;個々のCIには、obj << Indiv ConfidenceInterval;を追加します。 デフォルトでは、アルファは0.05です（+/- 95％に対応しますが、任意のアルファを指定できます。たとえば、次のようになります。obj<< Mean Confidence Interval（0.1）は+/- 90％CIに対応します。
以下は、Diabetes.jmpファイルを使用して試すことができるいくつかのコードです。
お役に立てれば！、
DS
Names default to here(1);
dt=Open("$SAMPLE_DATA/Diabetes.jmp");
obj_fit = Fit Model(
Validation( :Validation ),
Y( :Y ),
Effects(
:Age, :Gender, :BMI, :BP, :Total Cholesterol, :LDL, :HDL, :TCH, :LTG,
:Glucose
),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Effect Leverage" ),
Run(
:Y << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 1 ),
Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ), 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 )}
)
);
obj_fit << Prediction Formula;
obj_fit << Mean Confidence Interval;
obj_fit << Indiv Confidence Interval;