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신뢰 구간을 계산하는 스크립트를 작성하는 방법

안녕하세요 - 저는 여전히 jsl 스크립팅에 익숙하지 않으며 선형 회귀 맞춤을 기반으로 4개의 새 열을 만들고 저장하는 스크립트를 작성하려고 합니다.

- 낮은 95% 평균 신뢰 구간

- 상위 95% 평균 신뢰 구간

- 낮은 95% 개별 신뢰 구간

- 상위 95% 개별 신뢰 구간

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;

감사합니다!

스크립팅Re: 신뢰 구간을 계산하는 스크립트를 작성하는 방법

안녕 @learning_JSL ,

 

사실 정말 쉽습니다. 기존 JSL에 몇 줄의 코드를 추가하기만 하면 됩니다. 이 작업을 수행하는 동안 도움말 메뉴에서 스크립팅 색인을 사용하는 것이 좋습니다. 매우 유용합니다.

 

평균 CI의 경우 코드를 추가합니다. obj << Mean Confidence Interval; 개별 CI에 대해 obj << Indiv Confidence Interval;을 추가합니다. 기본값은 알파 0.05(+/- 95%에 해당하지만 원하는 알파를 지정할 수 있습니다. 예: obj << Mean Confidence Interval(0.1)는 +/-90% CI에 해당합니다.

 

다음은 Diabetes.jmp 파일을 사용하여 시도할 수 있는 몇 가지 코드입니다.

 

도움이 되었기를 바랍니다!,

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;