En esta demostración, veremos cómo programar los análisis realizados por algunas de las plataformas de uso común en JMP. En la sección del diario, haré clic en Datos de humedad y resistencia del concreto, y este es el conjunto de datos que usaré para todos los ejemplos de esta demostración. Entonces tenemos el tipo de mezcla de concreto, la resistencia del concreto resultante y la humedad ambiental cuando el concreto se secó. Voy a mover esto a un lado, ya que en realidad no estaremos mirando la mesa durante esta demostración. Y de vuelta en el diario del curso, voy a hacer clic en Script de análisis de distribución. Entonces, en este script escrito previamente, enviamos la distribución como un mensaje a la tabla de datos Concrete y almacenamos ese resultado en una variable, dist, almacenamos la referencia de ese objeto. Y nuevamente, esta será la referencia del objeto de la capa de análisis. Estoy poniendo las tres columnas-- Tipo de concreto, Humedad y Fuerza-- en esa función de análisis Y, y luego también estoy solicitando las mismas opciones durante el lanzamiento para las tres columnas, pero como veremos cuando tenemos la ventana del informe abierta, no todas las columnas pueden responder a todas estas opciones. Así que voy a repasar las líneas. Y un par de cosas, desde los argumentos hasta la distribución cuando lanzamos la plataforma: Stack es una opción en el menú del triángulo rojo, en la parte superior, al lado de Distribuciones, y simplemente cambia. los histogramas a horizontal, cambia la ubicación de las tablas de informes que normalmente vemos debajo de los histogramas y si están alineados; los histogramas mismos están alineados uno al lado del otro o verticalmente. Entonces Stack es esa opción en el menú del triángulo rojo, y puede ver que nuestro script usó el booleano para desactivarlo. Entonces, su secuencia de comandos podría optar por hacer eso, porque en realidad es una opción muy común que los usuarios cambiarán en sus preferencias para que siempre tengan distribuciones apiladas. Y si es importante para el resultado de su secuencia de comandos que estos se organicen de la manera predeterminada, es posible que desee desactivar la pila. Adicionalmente especificamos que los histogramas sean verticales. Eso se encuentra en los menús de triángulos rojos individuales para cada triángulo rojo en Opciones de histograma. Así que puedes ver que está marcado aquí. Y nuevamente, eso es un valor predeterminado, por lo que la secuencia de comandos solo intenta garantizar que la presentación se verá de la forma en que se encuentran las configuraciones predeterminadas en JMP, independientemente de las preferencias del usuario. Ahora, en la siguiente línea del guión, la línea tenemos los cuantiles desactivados. Bueno, los cuantiles solo se aplican a variables continuas. Si mira en el menú del triángulo rojo junto a Concrete Type en cualquiera de estos submenús, no encontrará la palabra "Quantiles". Pero si observo el triángulo rojo junto a Humedad o Fuerza, en Opciones de visualización, los Cuantiles normalmente estarían activados de forma predeterminada, pero puede ver aquí que no está marcado en este menú, porque usamos ese valor booleano De manera similar, el El gráfico de caja de valores atípicos suele estar activado para variables continuas. Y lo desactivamos con un valor booleano para que no tengamos el diagrama de caja de valores atípicos. Y, por último, solicitamos el gráfico de cuantiles normales con el booleano entre paréntesis, y eso es algo que normalmente no se activaría, pero solicitamos estas variables. Y nuevamente, eso fue parte del lanzamiento de la plataforma, por lo que las variables que pudieron responder a esos comandos lo hicieron. Ahora, una vez que lanzamos la plataforma y almacenamos la referencia del objeto en una variable, con distribución, puedo comunicarme con todas las variables a la vez, o puedo enviar mensajes a columnas o variables individuales. Y lo hago con subíndices. Así que la línea simplemente nos muestra enviando Fit Distribution (Normal) -- ajustando así una distribución normal -- a las tres columnas. Y, por supuesto, el tipo de hormigón es nominal, no puede responder a eso, pero la humedad y la fuerza responderán. Así que ejecutaré la línea Y pueden ver que tenemos esa distribución normal ajustada superpuesta en ambas distribuciones continuas, y también obtenemos los elementos de contorno normal ajustado. Esto, de nuevo, es un comando del menú del triángulo rojo. Ajustar distribución es un nombre antiguo para el comando. Se llama Ajuste continuo en las versiones más recientes de JMP, pero ambos siguen funcionando. Y una cosa que quería señalar: déjame volver al registro. Cuando ejecuté el script para lanzar la distribución, lo que apareció fue el nombre de la plataforma. Y esa es la indicación de que tengo una referencia de objeto de capa de análisis. Y en el script, si paso el cursor sobre dist, eso es lo que voy a ver. Mientras que cuando envié el comando desde el menú del triángulo rojo después del hecho, obtuve ese resultado "compatible con secuencias de comandos". Ahora, las líneas y van a hacer una prueba de la media de una muestra. Y en el menú del triángulo rojo, el comando es simplemente Test Mean. Pero no tiene sentido que, para la humedad, que tiene la media de mi muestra como y la fuerza para la media de mi muestra, realmente no tendría sentido para mí probar la misma media hipotética para ambos. Así que déjame mostrarte cómo se ve de forma interactiva. Si voy a cualquiera de los triángulos rojos junto a las variables continuas y selecciono Test Mean, ingreso un valor para la media hipotética. Así que cancelaré eso y regresaré a la ventana del editor de secuencias de comandos. Entonces, estoy probando que la media es igual a la línea y la envío a la tercera columna en la ventana de distribución. Así que subíndice dist con el número Así que ejecutaré la línea Y si navego a la ventana Informe, está la prueba t de una muestra en la media. Voy a hacer lo mismo, entonces, para la humedad con una media hipotética diferente y la forma en que subíndice va a ser un poco diferente. Voy a usar el nombre de la columna como una cadena de caracteres, como mi subíndice, en lugar de su posición en el informe. Así que ejecutaré la línea y allí obtendré la prueba t para la humedad. Esos son solo algunos ejemplos para la plataforma de distribución y la creación de secuencias de comandos de la capa de análisis mediante los comandos del menú del triángulo rojo. Pasemos a la plataforma One-Way. Y seguiré adelante y cerraré el script de distribución, así como el informe de distribución, pero seguiré usando la tabla de datos de Concrete. Entonces, en el diario, voy a hacer clic en el script ANOVA unidireccional. Y esto fue un poco amplio para empezar. Tenemos todo el lanzamiento en una sola línea. Entonces estamos enviando el mensaje a la tabla de datos Concrete. El mensaje es el lanzamiento de la plataforma unidireccional con Fuerza en el rol Y, Tipo concreto en el rol X, y solicitamos que esos diamantes medios se activen con ese argumento booleano. Y almacenamos la referencia del objeto de la capa de análisis en flujo. Ejecutaré la línea Y obtendremos nuestra ventana de salida y, por supuesto, el nombre de la plataforma. Y esto es lo que se almacenará en ow si pasas el cursor sobre él. Esos diamantes verdes significan: si voy al triángulo rojo junto a Análisis unidireccional, pueden encontrarlo en Opciones de visualización, Diamantes promedio. Y de forma predeterminada, estos no estarían activados si no hubiera realizado ya el análisis de varianza. Pero mi script puede activarlos. Ahora, no necesito que esta ventana de script sea tan amplia ahora. Pasemos a otro par de ejemplos aquí. Entonces, en el menú del triángulo rojo aquí, tenemos una opción para establecer el nivel alfa. Y hay tres valores estándar. Y luego hay un Otro que puede elegir opcionalmente. Entonces, en este ejemplo, estoy enviando el mensaje a ow, Establecer nivel alfa. Y voy a establecerlo en Y noten que la altura de estos rombos verdes significan-- ese es el intervalo de confianza en la media o, en otras palabras, el intervalo de confianza menos alfa en la media. Entonces, el alfa predeterminado es Entonces, si configuro el nivel alfa en estos, será un intervalo de confianza. Así que van a ser más altos. Así que correré la línea Y entonces veremos que la altura de esos diamantes medios cambia. Otro informe que podemos solicitar para One-Way Platform, si voy al triángulo rojo, es el informe Cuantiles. Entonces, lo estoy activando en línea. Y observe que los comandos en este menú que no tienen submenús, pueden tomar un argumento booleano entre paréntesis o, como ven en línea para el ANOVA, que es sinónimo con medios, no tienen que tomar ningún argumento en absoluto, mientras que los elementos del menú que tienen submenús tomarán esos elementos del submenú como sus argumentos. Y hablaré en un momento sobre por qué podríamos querer usar ese argumento booleano, aunque no es obligatorio. Pero por ahora, ejecutaré la línea Así que eso me da la tabla de informes de cuantiles, así como también poner gráficos de caja en el gráfico. Y ahora, recuerda, ANOVA y medias son sinónimos. Así que este es solo otro comando del menú del triángulo rojo. Pero de nuevo, no he puesto los paréntesis en el argumento booleano. Entonces, ¿qué sucede cuando ejecuto la línea? Ejecutaré eso. Y obtengo el análisis de varianza. Una vez más, debo señalar que en el registro vemos el nombre de la plataforma cada vez que interactuamos con ella. Ahora, ¿qué sucede si vuelvo a ejecutar la línea? Recibo un mensaje en el registro: un mensaje con un argumento booleano vacío habilitado una opción que ya está habilitada. Esa opción permanece habilitada. Y solo menciona que en versiones anteriores de JMP, en realidad habría alternado ejecutando esa línea una y otra vez sin tener que proporcionar un argumento booleano. Entonces, si alguna vez está mirando scripts que se escribieron en versiones anteriores, es posible que lo vea. Sin embargo, recomendaremos como mejor práctica que siempre use ese argumento booleano para que quede claro en su secuencia de comandos que estoy activando esta opción en lugar de desactivarla. Y luego, cuando quiero eliminarlo, si quiero eliminarlo, ejecutaría una línea que tuviera el valor booleano De hecho, hagámoslo para desactivar el informe Cuantiles. Entonces, en línea, voy a reemplazar el con a y solo ejecutaré esa línea. Y ahora se ha eliminado la opción Cuantiles. Por último, habíamos visto en una demostración anterior que puede enviar mensajes en cascada a un objeto. Pero también podemos enviar una lista de mensajes a un objeto. Así que voy a obtener una nueva línea en la ventana del editor de secuencias de comandos. Y la variable ow que almacena mi referencia de objeto de capa de análisis recibirá el mensaje. Y va a ser una lista, Varianzas desiguales. Y usaré ese argumento booleano para activarlo. Y permítanme pasar al menú del triángulo rojo. Así que hay varianzas desiguales. Eso nos da las pruebas de heterocedasticidad. Y pondré una coma después de eso, cerrando el paréntesis en el argumento booleano para las varianzas desiguales. Y voy a devolver el nivel alfa a ese valor predeterminado Así que escribiré establecer nivel alfa y luego, entre paréntesis, y necesito cerrar esos paréntesis porque moví el cursor fuera de esta línea de código antes de que terminara mecanografía. Y luego pasaré la flecha sobre la lista, déjame mover esto para poder ver la línea completa, y pondré un punto y coma. Y entonces puedo ejecutar solo esta línea, nuevamente, usando la tecla Intro del teclado numérico. Y en la parte inferior de la ventana ahora está la prueba de varianza desigual. Y en la parte superior, puede ver que hemos restaurado el nivel alfa a Así que estos son nuestros intervalos de confianza ahora. Y las pequeñas líneas azules son solo de la prueba de varianza desigual. Solo algunos ejemplos de secuencias de comandos con los comandos del triángulo rojo en One-Way Platform: cerremos esta ventana de informe y cerremos esta secuencia de comandos sin guardar los cambios. Y en el diario, voy a hacer clic en Escritura bivariada. Y nuevamente, estamos trabajando con la tabla de datos Concrete. Entonces, la variable que almacena las referencias de objetos de esta capa de análisis es biv. Y envié Bivariante a esa tabla de datos con Fuerza en el rol Y, Humedad en el rol X. Y solicito la línea Fit, que viene de ese menú del triángulo rojo como parte del lanzamiento de la plataforma. Así que pasaré las líneas Y de nuevo, vemos el nombre de la plataforma en el registro. Y si me desplazo sobre biv, eso es lo que veré. Así que trazamos Fuerza contra Humedad, ajustamos la línea de regresión. Y luego algunos de los otros mensajes, así que si voy a ese triángulo rojo, nuevamente, está Fit Line. Puedo enviar cualquiera de estos otros comandos después del hecho. De hecho, podría haber enviado Fit Line después del lanzamiento. Pero voy a usar Fit Polynomial. Y ves que hay ese submenú. Así que tendremos que usar estos argumentos. Y en línea envío ese mensaje a biv, Fit Polynomial así que el polinomio cuadrático o de segundo orden. Voy a ejecutar esa línea. Eso me da un segundo ataque. Y cuando me desplazo hacia arriba, puedes ver que ese segundo ajuste se superpone en el gráfico. Y aquí tengo dos menús triangulares rojos, uno para el ajuste lineal y otro para el ajuste polinomial. Y tienen sus propios comandos que son diferentes de los comandos en el nivel de ajuste bivariado en la parte superior de la ventana. Entonces, por ejemplo, si quisiera tener un ajuste sombreado de las bandas de confianza en los ajustes lineales, el comando es Ajuste sombreado seguro, en realidad tengo que hacer algo un poco especial. Tengo que comunicarme primero con el ajuste lineal. Y luego, el resultado del ajuste lineal que recibe ese mensaje se envía como un mensaje al ajuste bivariado. Y la forma en que está escrito aquí, simplemente nos referimos al primero como, ambos se conocen como Curve. Usamos el subíndice Recibe el mensaje Confid Shaded fit. Que se recoge entre paréntesis. Y ese es el mensaje que recibe biv. Si no tuviera estos paréntesis, biv trataría de entender Curve, que, por supuesto, no encontrará Curve en ninguno de los submenús o en el menú principal aquí. Y Confid Shaded Fit no lo vas a encontrar aquí. Eso está asociado con esta Curva, que está etiquetada como Ajuste lineal en el informe. Entonces, si ejecuto toda la línea, tengo eso: bandas de confianza sombreadas en mi línea de regresión. De manera similar, en cualquiera de estos menús de triángulos rojos, pero haré clic en el que está al lado de Ajuste polinomial, podemos cambiar el color de la línea. El valor predeterminado es rojo para el primer ajuste, verde para el segundo, y así sucesivamente. Así que supongamos que quiero cambiar eso a azul. Nuevamente, puedo enviar eso a la segunda curva, envolverlo entre paréntesis, y ese es el mensaje que se pasa a Bivariate. Así que ejecutaré la línea. Y pueden ver que el color de esa línea ha cambiado. Ahora, esto también es algo. Si quería saber cómo escribir esto y no necesitaba enviarlo como un mensaje a la plataforma después de que se lanzó, quería incluirlo como parte del lanzamiento, podría hacerlo de forma interactiva y luego tener JMP guarda ese script en la ventana del script y trabaja con él de esa manera. Si tuviera que hacer eso, entonces Confid Shaded Fit sería un argumento para Fit Line. Y también encajarías el polinomio como argumento a lanzar. Y el color de la línea sería un argumento para eso. Lo último que queremos ver aquí es la plataforma bivariada, pero con una variable en el rol Por, de modo que obtendremos objetos bivariados separados para cada nivel de esa variable Por. Así que cerraré la ventana del script. Y cerraré el informe bivariado. Y en el diario del curso, haré clic en Escritura bivariada agrupada. Entonces, como en el script anterior, estoy lanzando la plataforma Bivariante enviando el mensaje a la tabla de datos concretos que almacena ese resultado en la variable biv con Fuerza en el rol Y y X en el rol Humedad. Pero ahora, además, estoy poniendo el tipo concreto en esa función Por análisis. Así que veamos cómo se ve eso cuando ejecuto las líneas Así que en realidad tenemos seis objetos bivariados en esta ventana de informe. Y lo que veo en el registro es que se ha asignado una lista con seis elementos. Bueno, ¿cómo es esa lista? Volveré a la ventana del editor de secuencias de comandos y pasaré el cursor sobre biv. Y es una lista de seis objetos bivariados. Entonces puedo enviar un mensaje a biv. Y todos los objetos responderán, como en línea cuando envío Fit Line. Lo que aparece en el registro es la lista de todos los objetos que respondieron. Y si miramos en la ventana, en realidad voy a colapsar todos estos ajustes lineales manteniendo presionada la tecla Ctrl y haciendo clic en el botón de revelación del contorno al lado del primer ajuste lineal. Debido a que mantengo presionada la tecla Ctrl, eso se transmitirá a todos esos informes en la ventana, solo para que pueda desplazarme más fácilmente. Y puede ver que tenemos el ajuste bivariado para Consolidated Reinforced, Consolidated Standard, EZMix Reinforced, EZMix Standard, etc. Ahora, ¿qué pasa si solo quiero apuntar a algunos de los objetos, no a todos los objetos bivariados? Bueno, yo uso subíndices. Y podría usar un subíndice individual para apuntar solo a uno. Pero echemos un vistazo a dos ejemplos en los que queremos que responda más de un objeto. Entonces, en línea para el subíndice, proporcionamos una lista de los valores de índice de los objetos que queremos que respondan. Quiero que el primer y el tercer objeto bivariado se ajusten a ese modelo cuadrático, el polinomio de grado Así que ejecuto la línea Y nuevamente, usaré la tecla Ctrl para colapsar el elemento de contorno de ajuste polinomial para hacer que el desplazamiento sea un poco más fácil. Entonces, el primer objeto, el primer objeto bivariado, tiene un ajuste polinomial. El segundo no. El tercero lo hace. Y por supuesto, el cuarto, quinto y sexto no. Y luego, en el último ejemplo, estoy usando esa función de Índice, nuevamente, usando su operador, que es ese operador infijo de dos puntos dobles. Así que esto contará desde el primer número hasta el segundo número en incrementos de Así que esto irá a y Ajustar Spline es una opción en el menú del triángulo rojo debajo de Flexible. Y puede ver todos los diversos argumentos que puede proporcionar para eso. Por lo tanto, estamos luchando contra una spline bastante flexible para bivariar y ejecutaré la línea. Y de nuevo, noten en el registro: olvidé señalar esto. Pero cuando envío un mensaje a dos de los objetos, obtengo una lista con dos objetos. Y justo ahora, cuando envío un mensaje a tres de los objetos, obtengo una lista de los tres objetos. Y si echamos un vistazo, podemos ver que el primer y el segundo ajuste bivariado no tienen spline. El tercero lo hizo. El cuarto lo hizo. El quinto lo hizo. Y el sexto no. Entonces podemos usar un rol Por y tener análisis separados, objetos separados, para cada nivel de esa variable Por. Y luego podemos comunicarnos con todos juntos o individualmente. Estos fueron solo algunos ejemplos de cómo iniciar y luego interactuar con la capa de análisis en algunas de las plataformas JMP de uso común.
