안녕하세요 여러분,
저는 맞춤 모델 도구를 사용하여 데이터의 특정 하위 집합에 대한 맞춤 방정식을 만든 다음 더 큰 집합에 다시 적용하고 예측 값과 실제 값 사이의 RMS 값을 측정하고 싶습니다. 231개의 고유한 샘플(RunID로 레이블 지정)이 있으며 각 샘플 내에는 평가 중인 2개의 다른 채널이 있습니다. 이것은 436개의 총 적합 방정식으로 이어집니다. Fit Model 도구를 사용하여 436개의 방정식을 만들고 각 출력을 수동으로 살펴보고 각 방정식을 데이터 테이블의 열에 저장할 수 있습니다. 그런 다음 해당 열의 수식을 복사하여 더 큰 데이터 세트에 붙여넣고 "예측 대 실제"를 측정합니다. 방정식을 수동으로 삽입하지 않고 싶습니다. 게시된 몇 가지 솔루션이 있는 것 같습니다. 여기 그리고 여기 ,하지만 나는 이것들 중 어느 것도 작동시키지 못하는 것 같습니다.
내가 가진 것은 다음과 같습니다.
JMP 버전: 16
Xoffset 및 Yoffset 위치에서 Zoffset을 예측하려고 하므로 각 "RunID/Channel" 조합에 대한 방정식을 얻어야 합니다.
아래 스크립트를 실행하면 다음과 같이 표시됩니다.
나는 위에 링크된 접근 방식을 복사하고 있었지만 내 코드에 정렬되지 않은 다른 무언가가 있어야 합니다.
obj = 피팅 모델(
Y(:Z오프셋),
By( :RunID, :Channel Only Location ),
효과(
:XOffset, :XOffset * :XOffset, :XOffset * :XOffset * :XOffset, :YOffset,
:YOffset * :YOffset, :YOffset * :YOffset * :YOffset, :XOffset * :YOffset
),
성격( "표준 최소 제곱" ),
강조( "최소 보고서" ),
운영(
:ZOffset << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 1 ),
모수 추정치( 1 ), 적합성 부족( 0 ), 척도 추정치( 0 ),
Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Regression( 0 ),
Predicted( 0 )로 잔차 플로팅, 스튜던트화 잔차( 0 ) 플로팅,
플롯 효과 레버리지( 0 ), 정규 분위수에 의한 잔차 플롯( 0 ),
박스콕스 Y 변환( 0 )}
)
);
obj << (Fit[1] << 예측 공식 저장);
