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Fit Model Macros를 스크립팅하는 쉬운 방법이 있습니까?

나는 전에 이것을 물어본 적이 없다는 것을 믿을 수 없지만 내가 선택한 것에 대해 실행할 매크로를 스크립트에 줄 수 있는지 아는 사람이 있습니까?  

 

예를 들어 "나이"와 "체중"에 대한 응답 표면을 하고 싶습니다.

 

Names default to here( 1 );
dt = open("$SAMPLE_DATA\Big Class.jmp");

dt << Clear Column Selection();
dt << Select Columns({"weight", "age"});

fm = dt << Fit Model(Y(:height), 
 // do something involving Response Surface
);

// So that the final report looks the same as.

fm_real = dt << Fit Model(
 Y( :height ),
 Effects( :age, :weight & RS, :age * :weight, :weight * :weight ),
 Personality( "Standard Least Squares" ),
 Emphasis( "Effect Leverage" ),
 Run()
);

이전에 이 작업을 수행하기 위해 많은 도우미 함수를 만들었으며 다시 빌드하고 싶지 않습니다.  

 

스크립팅Re: Fit Model Macros를 스크립팅하는 쉬운 방법이 있습니까?

이것들? 그들은 17에 있습니다.

 

 

 

 

 

Re: Fit Model Macros를 스크립팅하는 쉬운 방법이 있습니까?

@peng_liu , 이 명령은 JMP 17의 새로운 기능입니까? Vince와 정확히 같은 질문이 있지만 JMP 16에서 작동하지 않는 것 같습니다.

• 응답 표면()
• FactorialtoDegree()

Re: Fit Model Macros를 스크립팅하는 쉬운 방법이 있습니까?

OSI 문서를 JMP17에 추가했습니다. OSI > Objects > Fit Model > Model Dialog > Item Messages > Effects에서 찾을 수 있어야 합니다.

FactorialToDegree 및 PolynomialToDegree의 경우 수행한 작업이 생각한 것과 다릅니다. 매크로 이름 옆에 있는 인수는 열로 해석됩니다. 따라서 귀하의 예에서 숫자 2는 두 번째 열인 :age로 해석됩니다. 그리고 FactorialToDegree 및 PolynomialToDegree는 차수 편집 상자의 값을 차수 값으로 참조합니다.

JMP 16 및 이전 버전에서는 이를 변경하기 위해 디스플레이 박스 스크립팅을 거쳐야 할 수 있습니다. 예

Names default to here( 1 );
dt = open("$SAMPLE_DATA\Big Class.jmp");
dialog = dt << Fit Model(
 Personality( "Standard Least Squares" ),
 Emphasis( "Effect Leverage" ), 
);
report(dialog)[NumberEditBox(1)] << set (3);
dialog << Effects(FactorialtoDegree(:height, :weight, :age));

JMP17에서 작은 개선을 했습니다. JMP17이 있으면 Effects OSI 항목에서 볼 수 있습니다.

Re: Fit Model Macros를 스크립팅하는 쉬운 방법이 있습니까?

놀라운. 이것에 대한 문서가 있습니까?스크립팅 가이드나 색인에 없습니다.X차까지 계승할 수 있습니까?

 

*수정* 알아냈습니다.매크로의 정확한 표현 인 것 같습니다.

 

Names default to here( 1 );
dt = open("$SAMPLE_DATA\Big Class.jmp");
dialog = dt << Fit Model(
 Personality( "Standard Least Squares" ),
 Emphasis( "Effect Leverage" ), 
);
dialog << Y( :height );
dialog << Effects(FactorialtoDegree(2, :weight, :age));

 

@ben_ph 이것은 당신에게도 유용할 수 있습니다.   

Re: Fit Model Macros를 스크립팅하는 쉬운 방법이 있습니까?

이 시도:

Names default to here( 1 );
dt = open("$SAMPLE_DATA\Big Class.jmp");
dialog = dt << Fit Model(
 Personality( "Standard Least Squares" ),
 Emphasis( "Effect Leverage" ),
);
dialog << Y( :height );
dialog << Effects(Response Surface(:weight, :age));
dialog << Run();