こんにちは - 私はまだ jsl スクリプトの初心者で、線形回帰フィットに基づいて 4 つの新しい列を作成して保存するスクリプトを作成しようとしています。
- 95% 平均信頼区間が低い
- 上位 95% 平均信頼区間
- 95% の個人信頼区間が低い
- 95% の個別信頼区間の上限
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！
やあ@learning_JSL 、
実はとても簡単なんです。 既存の JSL に数行のコードを追加するだけで完了です。 作業中は、[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 の場合は、コード obj << Mean Confidence Interval; を追加します。個々の CI については、obj << Indiv Confidence Interval; を追加します。 デフォルトのアルファは 0.05 (+/- 95% に相当しますが、任意のアルファを指定できます。たとえば、obj << Mean Confidence Interval(0.1) は +/-90% CI に相当します。
以下は、Diabetes.jmp ファイルを使用して試すことができるコードの一部です。
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;
