予測式をデータテーブルに自動的に保存するこんにちは、みんな、
モデルの適合ツールを使用して、データの特定のサブセットに対する適合方程式を作成し、それをより大きなセットに適用して、予測値と実際の値の間の RMS 値を測定したいと考えています。 231 個の一意のサンプル (RunID としてラベル付け) があり、各サンプル内に評価している 2 つの異なるチャネルがあります。 これにより、合計 436 個の適合方程式が得られます。 モデルのフィット ツールを使用して 436 の方程式を作成し、各出力を手動で調べて、各方程式をデータ テーブルの列に保存できます。 次に、その列の数式をコピーして大規模なデータ セットに貼り付けて、「予測と実際」を測定します。 方程式を手動で挿入したくないのですが、いくつかの解決策が投稿されているようですこことここ、しかし、私はこれらのどちらも機能させることができないようです。
私が持っているものは次のとおりです。
JMP バージョン: 16
Xoffset と Yoffset の位置から Zoffset を予測しようとしているので、「RunID/Channel」の組み合わせごとに方程式を取得する必要があります。
以下のスクリプトを実行すると、次の結果が得られます。
上記のリンクにあるアプローチをコピーしただけですが、コード内に完全に一致していない何か異なる点があるはずです。
obj = Fit Model(
Y(:ZOffset),
By(:RunID, :Channel Only Location),
Effects(
:XOffset, :XOffset * :XOffset, :XOffset * :XOffset * :XOffset, :YOffset, :YOffset * :YOffset,
:YOffset * :YOffset * :YOffset, :XOffset * :YOffset
),
Personality("Standard Least Squares"),
Emphasis("Minimal Report"),
Run(
:ZOffset << {Summary of Fit(1), Analysis of Variance(1), Parameter Estimates(1), Lack of Fit(0), Scaled Estimates(0),
Plot Actual by Predicted(0), Plot Regression(0), Plot Residual by Predicted(0), Plot Studentized Residuals(0),
Plot Effect Leverage(0), Plot Residual by Normal Quantiles(0), Box Cox Y Transformation(0)}
)
);
obj << (Fit[1] << Save Prediction Formula);スクリプト作成Re: 予測式をデータテーブルに自動保存する親愛なる@rlangsner Jarmo に加えて、実行モデルの戻り値はグループ別を使用する場合のリストであることを通知してください。以下の例を参照してください。
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
obj = dt << fit model( Y( :weight ), effects( :age, :height ), Personality( "Standard Least Squares" ));
mod1 = obj << run;
mod1 << prediction formula;
obj_by = dt << fit model( Y( :weight ), by( :sex ), effects( :age, :height ), Personality( "Standard Least Squares" ) );
mod2 = obj_by << run;
For Each( {value}, mod2, value << prediction formula );Re: 予測式をデータテーブルに自動保存するこんにちは、ジャーモさん
ありがとう。 「obj << Prediction Formula」とだけスクリプトを更新すると、情報がデータセットの新しい列に保存されました。私のドロップダウンのオプションは次のとおりです。
Re: 予測式をデータテーブルに自動保存する別のメッセージを使用する必要がある場合があります。 赤い三角ボタンのメニューからどのようなオプションが得られるかを確認してください
Names Default To Here(1);
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Animals.jmp");
obj = dt << Fit Model(
Y(:miles),
Effects(:species, :subject[:species] & Random, :season, :species * :season),
Personality(Standard Least Squares),
Run(
:ZOffset << {Summary of Fit(1), Analysis of Variance(1), Parameter Estimates(1), Lack of Fit(0), Scaled Estimates(0),
Plot Actual by Predicted(0), Plot Regression(0), Plot Residual by Predicted(0), Plot Studentized Residuals(0),
Plot Effect Leverage(0), Plot Residual by Normal Quantiles(0), Box Cox Y Transformation(0)}
)
);
obj << Prediction Formula;
