スクリプト分析このデモンストレーションでは、JMP で一般的に使用されるいくつかのプラットフォームで実行される分析をスクリプト化する方法を説明します。 セクションのジャーナルで、[コンクリートの強度と湿度のデータ] をクリックします。これは、このデモンストレーションのすべての例で使用するデータ セットです。 コンクリート混合物の種類、結果として得られるコンクリートの強度、およびコンクリートが乾燥したときの周囲の湿度が得られます。 このデモンストレーションでは、実際にはテーブルを見ないので、これを横に移動します。 コース日誌に戻り、[分布分析スクリプト] をクリックします。 この事前に作成されたスクリプトでは、データ テーブル Concrete にメッセージとしてディストリビューションを送信し、その結果を変数 dist に格納します。オブジェクト参照を格納します。 繰り返しますが、これは解析レイヤー オブジェクトの参照になります。 コンクリートの種類、湿度、強度の 3 つの列すべてを Y 分析ロールに配置し、3 つの列すべてについて起動時に同じオプションを要求しています。レポート ウィンドウを開いていますが、すべての列がこれらのオプションのすべてに応答できるわけではありません。 では、行を実行します プラットフォームを起動するときの引数からディストリビューションまでのいくつかのこと- スタックは赤い三角形のメニューのオプションです- 上部の次のディストリビューション-- そしてそれはただ変化しますヒストグラムを水平にすると、通常はヒストグラムの下に表示されるレポート テーブルの位置が変更され、それらが並べられているかどうかが変わります。ヒストグラム自体は、横に並べるか、縦に並べます。 スタックは赤い三角形のメニューにあるオプションで、スクリプトがブール値を使用してそれをオフにしていることがわかります。 したがって、スクリプトはそれを選択する可能性があります。これは実際には非常に一般的なオプションであり、ユーザーが設定を変更して、常にディストリビューションがスタックされるようにするためです。 また、これらをデフォルトの方法で編成することがスクリプトの結果にとって重要な場合は、スタックをオフにすることをお勧めします。 さらに、ヒストグラムが垂直になるように指定します。 これは、ヒストグラム オプションの下の各赤い三角形の個々の赤い三角形メニューにあります。 ここでチェックされていることがわかります。 繰り返しますが、これはデフォルトであるため、スクリプトは、ユーザーの好みに関係なく、プレゼンテーションが JMP のデフォルト設定と同じように表示されることを保証しようとしています。 さて、スクリプトの次の行では、Quantiles がオフになっています。 さて、分位数は連続変数にのみ適用されます。 これらのサブメニューのいずれかの Concrete Type の横にある赤い三角形のメニューを見ると、「Quantiles」という単語が見つかりません。 しかし、[表示オプション] の下の [湿度] または [強度] の横にある赤い三角形を見ると、分位数は実際にはデフォルトでオンになっていますが、このメニューではチェックされていないことがわかります。外れ値箱ひげ図は通常、連続変数に対してオンになっています。 外れ値の箱ひげ図が表示されないように、ブール値でこれをオフにします。 そして最後に、括弧内にブール値を含む通常の分位プロットを要求しました。これは通常はオンにならないものですが、これらの変数については要求しました。 繰り返しますが、これはプラットフォームのローンチの一部であり、これらのコマンドに応答できる変数はそうしました。 プラットフォームを起動し、オブジェクト参照を変数に格納したら、分散を使用して、一度にすべての変数と通信したり、個々の列または変数にメッセージを送信したりできます。 そして、私は添え字でそれを行います。 したがって、この行は、Fit Distribution (Normal) を送信することを示しています。つまり、正規分布に適合し、3 つの列すべてに送信されます。 そしてもちろん、Concrete Type は公称なので、それに反応することはできませんが、湿度と強度は反応します。 line を実行すると、適合正規分布が両方の連続分布に重ねられていることがわかります。また、適合正規アウトライン項目も得られます。 これも、赤い三角形のメニューからのコマンドです。 Fit Distribution は、このコマンドの古い名前です。 新しいバージョンの JMP では Continuous Fit と呼ばれていますが、どちらも引き続き機能します。 そして、1 つ注意しておきたいことがあります - ログに戻りましょう。 スクリプトを実行してディストリビューションを起動すると、表示されたのはプラットフォームの名前でした。 これは、分析レイヤー オブジェクトの参照があることを示しています。 スクリプトで dist にカーソルを合わせると、それが表示されます。 事後に赤い三角形のメニューからコマンドを送信すると、「スクリプト可能な」結果が得られました。 ここで、 行 と は、平均の 1 サンプル検定を実行します。 赤い三角形のメニューでは、コマンドは単純に Test Mean です。 しかし、湿度の場合、サンプルの平均が約であり、サンプルの平均の強度が約であることは意味がありません。 それでは、実際にインタラクティブにどのように見えるかをお見せしましょう。 連続変数の横にあるいずれかの赤い三角形に移動して [平均の検定] を選択すると、仮説平均の値を入力します。 キャンセルして、スクリプト エディタ ウィンドウに戻ります。 したがって、平均が等しいことをテストしている行で、分布ウィンドウの3番目の列に送信しています。 したがって、dist に数字を添えて、line を実行します。レポート ウィンドウに移動すると、平均に対する 1 サンプル t 検定が表示されます。 次に、同じことを、異なる仮想平均の湿度に対して行います。また、添字の付け方も少し異なります。 レポート内の列の位置ではなく、列の名前を文字列 (下付き文字) として使用します。 そこで、line を実行すると、湿度の t 検定が得られます。 これは、ディストリビューション プラットフォームの例と、赤い三角形のメニューのコマンドを使用して解析レイヤーをスクリプト化する例のほんの一部です。 一方通行のプラットフォームに行きましょう。 配信スクリプトと配信レポートを閉じますが、Concrete データ テーブルは引き続き使用します。 ジャーナルで、一元配置分散分析スクリプトをクリックします。 そして、これは開始するのにちょっと広いものでした。 ローンチ全体を 1 行にまとめました。 したがって、データ テーブル Concrete にメッセージを送信します。 メッセージは、Y の役割に強度、X の役割に Concrete Type を使用した One-Way Platform の起動であり、ブール値の引数でこれらの平均的なひし形をオンにするように要求します。 そして、解析レイヤー オブジェクト参照を ow に格納します。 line を実行すると、出力ウィンドウと、もちろんプラットフォームの名前が表示されます。 これは、カーソルを合わせると ow に保存されるものです。 これらの緑色の平均ダイヤモンド - 一元配置分析の横にある赤い三角形に移動すると、[表示オプション] の [平均ダイヤモンド] の下に表示されます。 デフォルトでは、分散分析をまだ行っていない場合、これらはオンになりません。 しかし、私のスクリプトはそれらを有効にすることができます。 さて、このスクリプト ウィンドウをそれほど広くする必要はありません。 ここで、別のいくつかの例に進みましょう。 ここの赤い三角形のメニューには、アルファ レベルを設定するオプションがあります。 そして3つの基準値があります。 そして、オプションで選択できるその他があります。 この例では、ow にメッセージを送信しています。アルファ レベルを設定します。 これを に設定します 緑色の平均値のひし形の高さに注意してください これは平均値の信頼区間 言い換えれば 平均値のマイナスアルファ信頼区間です したがって、デフォルトのアルファは です。アルファ レベルをこれらに設定すると、信頼区間になります。 だから彼らは背が高くなる。 ラインを実行すると、平均的なダイアモンドの高さが変化することがわかります。 One-Way Platform でリクエストできるもう 1 つのレポートは、赤い三角形に移動すると、クォンタイル レポートです。 このメニューのサブメニューを持たないコマンドは 括弧内にブール値の引数を取ることができます.サブメニューを持つメニュー項目はそれらのサブメニュー項目を引数として取りますが、引数を取る必要はまったくありません。 そして、必須ではないのに、なぜそのブール型の引数を使用したいのかについて、すぐに説明します。 しかし今のところ、行を実行します。これにより、クォンタイル レポート テーブルが表示され、ボックス プロットがプロットに表示されます。 ここで、ANOVA と平均は同義語であることを思い出してください。 これは、赤い三角形のメニューからの別のコマンドです。 しかし、繰り返しになりますが、ブール引数には括弧を入れていません。 では、line を実行するとどうなるか、それを実行します。 そして、分散分析を取得します。 繰り返しますが、ログには、対話するたびにそのプラットフォーム名が表示されていることを指摘しておく必要があります。 では、もう一度 line を実行するとどうなるでしょうか。 ログにメッセージが表示されます。ブール値の引数が空のメッセージで、既に有効になっているオプションが有効になっています。 そのオプションは有効のままです。 また、JMP の以前のバージョンでは、ブール型の引数を指定しなくても、その行を何度も実行することで実際に行ったり来たりしていたことが言及されています。 したがって、古いバージョンで作成されたスクリプトを見たことがあれば、それがわかるかもしれません。 ただし、ベスト プラクティスとして、このオプションをオフにするのではなく、オンにすることをスクリプトで明確にするために、常にブール型の引数を使用することをお勧めします。 そして、それを削除したい場合は、ブール値を含む行を実行します。 実際、分位数レポートをオフにするためにそれを行いましょう。 では、 を a に置き換えて、その 1 行だけを実行します。 そのため、Quantiles オプションは削除されました。 最後に、以前のデモンストレーションで、メッセージをオブジェクトにカスケードできることを確認しました。 しかし、メッセージのリストをオブジェクトに送信することもできます。 スクリプト エディタ ウィンドウに新しい行を追加します。 そして、解析レイヤー オブジェクト参照を格納している変数 ow がメッセージを受け取ります。 そしてそれは不等分散のリストになります。 ブール値の引数を使用して、これをオンにします。 それでは、赤い三角形のメニューに移りましょう。 したがって、不等分散があります。 これにより、不均一分散性のテストが得られます。 そして、不等分散のブール引数の右括弧の後にコンマを置きます。 アルファ レベルをデフォルトの に戻します set alpha level と入力し、次に括弧で囲みます 完了する前にカーソルをこのコード行の外に移動したので、その括弧を閉じる必要がありますタイピング。 次に、リストに矢印を付けて、行全体が見えるように移動させて、セミコロンを付けます。 テンキーの Enter キーを使用して、この 1 行だけを実行できます。 ウィンドウの下部には、不等分散検定があります。 上部では、アルファ レベルを に復元したことがわかります。これで、これらの信頼区間が表示されます。 小さな青い線は、不等分散検定からのものです。 One-Way Platform で赤い三角形のコマンドを使用してスクリプトを作成する例として、このレポート ウィンドウを閉じて、変更を保存せずにこのスクリプトを閉じてみましょう。 ジャーナルで、[二変量スクリプト] をクリックします。 繰り返しになりますが、データ テーブル Concrete を使用しています。 したがって、この解析レイヤー オブジェクトの参照を格納する変数は biv. そして、Y ロールに強度、X ロールに湿度を指定して、そのデータ テーブルに Bivariate を送信しました。 そして、プラットフォームの立ち上げの一環として、赤い三角形のメニューから出てくる Fit ラインをリクエストします。 繰り返しますが、ログにプラットフォーム名が表示されます。 そして、biv にカーソルを合わせると、それが表示されます。 そこで、湿度に対する強度をプロットし、回帰直線を当てはめます。 そして、他のメッセージのいくつかです。赤い三角形に移動すると、Fit Line があります。 事後にこれらの他のコマンドを送信できます。 実際には、発売後に Fit Line を送ることもできました。 しかし、Fit Polynomial を使用します。 そして、そのサブメニューがあることがわかります。 したがって、これらの引数を使用する必要があります。 インラインで、そのメッセージを biv に送信し、Fit Polynomial を 2 次または 2 次多項式にします。 私はその行を実行します。 それで、それは私に2番目の適合を与えます。 上にスクロールすると、2 番目のフィットがグラフに重ねられていることがわかります。 ここには 2 つの赤い三角形のメニューがあり、1 つは線形フィット用で、もう 1 つは多項式フィット用です。 また、ウィンドウの上部にある二変量適合レベルのコマンドとは異なる独自のコマンドがあります。 たとえば、線形フィットで信頼帯のシェーディング フィットを行いたい場合 (コマンドは Confid Shaded Fit です)、実際には少し特別なことを行う必要があります。 最初に線形フィットと通信する必要があります。 そして、そのメッセージを受信した線形フィットの結果がメッセージとして二変量フィットに送信されます。 そして、ここでスクリプト化されている方法は、最初のものだけを「曲線」と呼んでいます。 下付き文字を使用します Confid Shaded fit というメッセージを受け取ります。 それは括弧内にまとめられています。 そして、それが biv によって受信されたメッセージです。 これらの括弧がなければ、biv は Curve を理解しようとしますが、もちろんここのサブメニューやメイン メニューのどこにも Curve はありません。 Confid Shaded Fit は、ここでは見つけることができません。 これは、レポートで Linear Fit とラベル付けされているこの曲線に関連付けられています。 したがって、すべての線を実行すると、回帰線の影付きの信頼帯が得られます。 同様に、これらの赤い三角形のメニューのいずれかで、[多項式フィット] の横にあるメニューをクリックすると、線の色を変更できます。 デフォルトは、最初の適合では赤、2 番目の適合では緑、というようになります。 それで、それを青に変更したいとします。 繰り返しますが、これを 2 番目の曲線に送り、括弧で囲みます。これが Bivariate に渡されるメッセージです。 line を実行すると、線の色が変わったことがわかります。 さて、これも何かです。 これをスクリプト化する方法を知りたくて、起動後にプラットフォームにメッセージとして送信する必要がなかった場合 (起動の一部として含めたい場合)、これをインタラクティブに実行してから、 JMP はそのスクリプトをスクリプト ウィンドウに保存し、そのように操作します。 その場合、Confid Shaded Fit は Fit Line の引数になります。 また、起動する引数として多項式を適合させることもできます。 そして、線の色はそれに対する議論になります。 ここで最後に確認したいのは二変量プラットフォームですが、By ロールに変数があり、その By 変数のレベルごとに個別の二変量オブジェクトを取得します。 スクリプト ウィンドウを閉じます。 二変量レポートを閉じます。 コース日誌で、[Grouped Bivariate Script] をクリックします。 前のスクリプトと同様に、Concrete データ テーブルにメッセージを送信して Bivariate プラットフォームを起動します。その結果、Strength が Y ロール、X が Humidity ロールの変数 biv が格納されます。 しかし今、私は追加で Concrete タイプを By analysis ロールに入れています。 それでは、行を実行するとどうなるか見てみましょう。このレポート ウィンドウには、実際には 6 つの二変量オブジェクトがあります。 ログを見ると、6 つの要素を持つリストが割り当てられていることがわかります。 さて、そのリストはどのように見えますか？ スクリプト エディタ ウィンドウに戻り、biv にカーソルを合わせます。 これは 6 つの二変量オブジェクトのリストです。 これで、biv にメッセージを送信できます。 Fit Line を送信すると、すべてのオブジェクトが応答します。 ログに表示されるのは、応答したすべてのオブジェクトのリストです。 ウィンドウを見てみましょう Ctrl キーを押しながら最初の線形フィットの横にあるアウトライン表示ボタンをクリックして、これらすべての線形フィットを実際に折りたたんでいきます。 Ctrl キーを押したままにしているため、ウィンドウ内のすべてのレポートにブロードキャストされ、スクロールしやすくなっています。 また、Consolidated Reinforced、Consolidated Standard、EZMix Reinforced、EZMix Standard などの二変量適合があることがわかります。 では、二変量オブジェクトのすべてではなく、一部のオブジェクトのみをターゲットにしたい場合はどうすればよいでしょうか? さて、私は下付き文字を使用します。 また、個々の添え字を使用して、1 つだけを対象とすることもできます。 しかし、複数のオブジェクトに応答させたい 2 つの例を見てみましょう。 したがって、添え字に合わせて、応答したいオブジェクトのインデックス値のリストを提供します。 1 番目と 3 番目の二変量オブジェクトをその二次モデル、次数の多項式に適合させたいので、line を実行します。もう一度、Ctrl キーを使用して多項式適合アウトライン項目を折りたたみ、スクロールを少し簡単にします。 したがって、最初のオブジェクト (最初の二変量オブジェクト) には多項式近似があります。 2番目のものはそうではありません。 3番目のものはそうです。 そしてもちろん、4 番目、5 番目、6 番目はそうではありません。 そして最後の例では、その Index 関数を使用しています。また、その演算子を使用しています。これは、2 つの二重コロンの中置演算子です。 したがって、これは最初の数値から 2 番目の数値まで の増分でカウントされます。したがって、これはに移動し、[フレキシブル] の下の赤い三角形メニューの [スプラインに適合] はオプションです。 そして、それに提供できるさまざまな引数をすべて見ることができます。 そこで、かなり柔軟なスプラインを二変量化するために戦っています。 しかし、2 つのオブジェクトにメッセージを送信すると、2 つのオブジェクトを含むリストが得られます。 ちょうど今、3 つのオブジェクトにメッセージを送信すると、3 つのオブジェクトのリストが取得されます。 見てみると、1 番目と 2 番目の二変量近似がスプラインを取得していないことがわかります。 3番目はそうしました。 4番目はそうしました。 5人目はそうしました。 そして6番目のものはそうではありませんでした。 そのため、By ロールを使用して、その By 変数のレベルごとに個別の分析、個別のオブジェクトを使用できます。 そして、それらすべてと一緒に、または個別に通信できます。 したがって、これらは、一般的に使用されている JMP プラットフォームの一部で分析レイヤーを起動して操作する例のほんの一部にすぎません。
