Dans cette démonstration, nous verrons comment scénariser les analyses effectuées par certaines des plates-formes couramment utilisées dans JMP. Dans le journal de la section, je clique sur Données de résistance et d'humidité du béton, et c'est l'ensemble de données que je vais utiliser pour tous les exemples de cette démonstration. Nous avons donc le type de mélange de béton, la résistance du béton résultante et l'humidité ambiante lorsque le béton a séché. Je vais déplacer cela sur le côté, car nous ne regarderons pas vraiment le tableau tout au long de cette démonstration. Et de retour dans le journal du cours, je vais cliquer sur Distribution Analysis Script. Donc, dans ce script pré-écrit, nous envoyons la distribution sous forme de message à la table de données Concrete et stockons ce résultat dans une variable, dist -- stockant cette référence d'objet. Et encore une fois, ce sera la référence de l'objet de la couche d'analyse. Je place les trois colonnes - Type de béton, Humidité et Résistance - dans ce rôle d'analyse Y, puis je demande également les mêmes options lors du lancement pour les trois colonnes, mais comme nous le verrons quand nous avons la fenêtre de rapport ouverte, toutes les colonnes ne peuvent pas répondre à toutes ces options. Je vais donc parcourir les lignes Et donc quelques éléments des arguments à la distribution lorsque nous lançons la plate-forme-- Stack est une option dans le menu du triangle rouge-- en haut, ensuite Distributions-- et ça change juste les histogrammes à l'horizontale, change l'emplacement des tableaux de rapport que nous voyons généralement sous les histogrammes, et s'ils sont alignés - les histogrammes eux-mêmes sont alignés côte à côte ou verticalement. Et donc Stack est cette option dans le menu du triangle rouge - et vous pouvez voir que notre script a utilisé le booléen pour désactiver cela. Votre script peut donc choisir de le faire, car il s'agit en fait d'une option très courante que les utilisateurs modifieront dans leurs préférences afin qu'ils aient toujours des distributions empilées. Et s'il est important pour le résultat de votre script que ceux-ci soient organisés de la manière par défaut, vous pouvez désactiver la pile. De plus, nous spécifions que les histogrammes doivent être verticaux. Cela se trouve dans les menus individuels des triangles rouges pour chaque triangle rouge sous Options d'histogramme. Vous pouvez donc voir que c'est coché ici. Et encore une fois, c'est une valeur par défaut, donc le script essaie simplement de s'assurer que la présentation ressemblera aux paramètres par défaut de JMP, quelles que soient les préférences de l'utilisateur. Maintenant, la ligne suivante dans le script-- ligne nous avons les quantiles désactivés. Eh bien, les quantiles ne s'appliquent qu'aux variables continues. Si vous regardez dans le menu du triangle rouge à côté de Type de béton dans l'un de ces sous-menus, vous n'allez pas trouver le mot "Quantiles". Mais si je regarde le triangle rouge à côté de l'humidité ou de la force, sous Options d'affichage, les quantiles seraient en fait normalement activés par défaut, mais vous pouvez voir ici qu'il n'est pas coché dans ce menu, car nous avons utilisé ce booléen De même, le Outlier Box Plot est généralement activé pour les variables continues. Et nous désactivons cela avec un booléen afin de ne pas avoir de boîte à moustaches aberrante. Et enfin, nous avons demandé le tracé quantile normal avec le booléen entre parenthèses, et c'est quelque chose qui ne serait normalement pas activé, mais nous avons demandé pour ces variables. Et encore une fois, cela faisait partie du lancement de la plate-forme, donc les variables capables de répondre à ces commandes l'ont fait. Maintenant, une fois que nous avons lancé la plate-forme et stocké la référence d'objet dans une variable, avec distribution, je peux communiquer avec toutes les variables à la fois, ou je peux envoyer des messages à des colonnes ou variables individuelles. Et je le fais avec des indices. Ainsi, la ligne nous montre simplement l'envoi de Fit Distribution (Normal) - donc en ajustant une distribution normale - aux trois colonnes. Et bien sûr, le type de béton étant nominal - ne peut pas répondre à cela, mais l'humidité et la résistance répondront. Je vais donc exécuter la ligne Et vous pouvez voir que nous avons cette distribution normale ajustée superposée sur les deux distributions continues, et nous obtenons également les éléments de contour normaux ajustés. Ceci, encore une fois, est une commande du menu du triangle rouge. Fit Distribution est un ancien nom pour la commande. Il s'appelle Ajustement continu dans les nouvelles versions de JMP, mais les deux fonctionnent toujours. Et une chose que je voulais noter - permettez-moi de revenir au journal. Lorsque j'ai exécuté le script pour lancer la distribution, ce qui est apparu était le nom de la plate-forme. Et c'est cette indication que j'ai une référence d'objet de couche d'analyse. Et dans le script, si je survole dist, c'est ce que je vais voir. Alors que lorsque j'ai envoyé la commande à partir du menu du triangle rouge après coup, je viens d'obtenir ce résultat "scriptable". Maintenant, les lignes et vont faire un test de la moyenne sur un échantillon. Et dans le menu du triangle rouge, la commande est simplement Test Mean. Mais cela n'a pas de sens que, pour l'humidité - qui a la moyenne de mon échantillon et la force de la moyenne de mon échantillon, cela n'aurait pas vraiment de sens pour moi de tester la même moyenne hypothétique pour les deux. Alors laissez-moi vous montrer à quoi cela ressemble de manière interactive. Si je vais sur l'un des triangles rouges à côté des variables continues et que je sélectionne Tester la moyenne, j'entre une valeur pour la moyenne hypothétique. Je vais donc annuler cela et revenir à la fenêtre de l'éditeur de script. Donc, ligne, je teste que la moyenne est égale à et je l'envoie à la troisième colonne de la fenêtre de distribution. Donc, j'indique dist avec le nombre Je vais donc exécuter la ligne Et si je navigue vers la fenêtre Rapport, il y a le test t à un échantillon sur la moyenne. Je vais faire la même chose, alors, pour l'humidité avec une moyenne hypothétique différente et la façon dont je souscris va être un peu différente. Je vais utiliser le nom de la colonne comme chaîne de caractères -- comme indice -- plutôt que sa position dans le rapport. Je vais donc exécuter la ligne et là, j'obtiens le test t pour l'humidité. Ce ne sont donc que quelques exemples pour la plate-forme de distribution et le script de la couche d'analyse à l'aide des commandes du menu du triangle rouge. Passons à la plateforme One-Way. Et je vais continuer et fermer le script de distribution, ainsi que le rapport de distribution, mais je vais toujours utiliser la table de données concrètes. Donc, dans le journal, je vais cliquer sur le script ANOVA unidirectionnel. Et c'était un peu large pour commencer. Nous avons tout le lancement sur une seule ligne. Nous envoyons donc le message à la table de données Béton. Le message est le lancement de la plate-forme à sens unique avec Strength dans le rôle Y, Concrete Type dans le rôle X, et nous demandons que ces diamants moyens soient activés avec cet argument booléen. Et nous stockons la référence de l'objet de la couche d'analyse dans ow. Je vais donc exécuter la ligne Et ainsi nous obtenons notre fenêtre de sortie et, bien sûr, le nom de la plate-forme. Et c'est ce qui sera stocké dans ow si vous passez la souris dessus. Ces diamants verts signifient - si je vais au triangle rouge à côté de l'analyse à sens unique, vous pouvez le trouver sous Options d'affichage, Diamants moyens. Et par défaut, ceux-ci ne seraient pas activés si je n'avais pas déjà fait l'analyse de la variance. Mais mon script peut les activer. Maintenant, je n'ai pas besoin que cette fenêtre de script soit si large maintenant. Passons à un autre couple d'exemples ici. Donc, dans le menu du triangle rouge ici, nous avons une option pour définir le niveau alpha. Et il y a trois valeurs standard. Et puis il y a un autre que vous pouvez éventuellement choisir. Donc, dans cet exemple, j'envoie le message à ow, Set Alpha Level. Et je vais le mettre à Et remarquez juste que la hauteur de ces losanges verts signifie-- c'est l'intervalle de confiance sur la moyenne ou, en d'autres termes, l'intervalle de confiance moins alpha sur la moyenne. Donc, l'alpha par défaut est Donc, si je règle le niveau alpha sur ceux-ci, ce sera un intervalle de confiance. Ils vont donc grandir. Donc je vais courir la ligne Et donc nous voyons la hauteur de ces méchants diamants changer. Un autre rapport que nous pouvons demander pour la plate-forme à sens unique, si je vais au triangle rouge, est le rapport Quantiles. Et donc je l'active en ligne Et remarquez que les commandes de ce menu qui n'ont pas de sous-menus - elles peuvent prendre un argument booléen entre parenthèses ou, comme vous le voyez en ligne pour l'ANOVA, qui est synonyme avec des moyens, ils n'ont pas à prendre d'argument du tout, alors que les éléments de menu qui ont des sous-menus prendront ces éléments de sous-menu comme arguments. Et je parlerai dans un instant de la raison pour laquelle nous pourrions vouloir utiliser cet argument booléen, même si ce n'est pas obligatoire. Mais pour l'instant, je vais exécuter la ligne Donc, cela me donne le tableau de rapport Quantiles ainsi que la mise en place de boîtes à moustaches sur l'intrigue. Et maintenant, rappelez-vous, ANOVA et moyennes sont synonymes. Il ne s'agit donc que d'une autre commande du menu du triangle rouge. Mais encore une fois, je n'ai pas mis les parenthèses dans l'argument booléen. Alors que se passe-t-il quand je lance la ligne, je vais lancer ça. Et j'obtiens l'analyse de la variance. Encore une fois, je dois souligner que dans le journal, nous voyons ce nom de plate-forme chaque fois que nous interagissons avec elle. Maintenant, que se passe-t-il si je lance à nouveau la ligne ? Je reçois un message dans le journal - un message avec un argument booléen vide a activé une option déjà activée. Cette option reste activée. Et il mentionne simplement que dans les versions précédentes de JMP, vous auriez en fait basculé en exécutant cette ligne encore et encore sans avoir à fournir d'argument booléen. Donc, si jamais vous regardez des scripts qui ont été écrits dans des versions plus anciennes, vous pourriez le voir. Cependant, nous allons recommander comme meilleure pratique que vous utilisiez toujours cet argument booléen afin qu'il soit clair dans votre script que j'active cette option plutôt que de la désactiver. Et puis quand je veux le supprimer, si je veux le supprimer, je lancerais une ligne qui avait le booléen En fait, faisons cela pour désactiver le rapport Quantiles. Donc, en ligne, je vais remplacer the par a et exécuter cette ligne. Et maintenant, l'option Quantiles a été supprimée. Enfin, nous avions vu dans une démonstration précédente qu'il était possible de cascader des messages vers un objet. Mais on peut aussi envoyer une liste de messages à un objet. Je vais donc obtenir une nouvelle ligne dans la fenêtre de l'éditeur de script. Et la variable ow qui stocke ma référence d'objet de couche d'analyse recevra le message. Et ça va être une liste, Variances inégales. Et j'utiliserai cet argument booléen pour l'activer. Et permettez-moi d'en venir au menu du triangle rouge. Il y a donc des variances inégales. Cela nous donne les tests d'hétéroscédasticité. Et je mettrai une virgule après cela, fermant la parenthèse sur l'argument booléen pour les variances inégales. Et je vais remettre le niveau alpha par défaut de Donc je vais taper set alpha level puis, entre parenthèses, Et je dois fermer ces parenthèses parce que j'ai déplacé mon curseur hors de cette ligne de code avant que j'aie fini dactylographie. Et puis je vais flécher sur la liste-- laissez-moi déplacer ceci pour que je puisse voir toute la ligne-- et mettre un point-virgule. Et donc je peux exécuter juste cette ligne, encore une fois, en utilisant la touche Entrée du pavé numérique. Et au bas de la fenêtre se trouve maintenant le test de variance inégale. Et en haut, vous pouvez voir que nous avons restauré le niveau alpha à Voici donc nos intervalles de confiance maintenant. Et les petites lignes bleues proviennent uniquement du test de variance inégale. Donc, juste quelques exemples de scripts avec les commandes du triangle rouge dans la plate-forme à sens unique - fermons cette fenêtre de rapport et fermons ce script sans enregistrer les modifications. Et dans le journal, je vais cliquer sur Script bivarié. Et encore une fois, nous travaillons avec la table de données Béton. Ainsi, la variable stockant ces références d'objet de couche d'analyse est biv. Et j'ai envoyé Bivariate à cette table de données avec Strength dans le rôle Y, Humidity dans le rôle X. Et je demande la ligne Fit, qui provient de ce menu triangle rouge dans le cadre du lancement de la plate-forme. Je vais donc parcourir les lignes Et encore une fois, nous voyons le nom de la plate-forme dans le journal. Et si je survole biv, c'est ce que je verrai. Nous avons donc tracé la force contre l'humidité, en ajustant la droite de régression. Et puis certains des autres messages-- donc si je vais à ce triangle rouge, encore une fois, il y a Fit Line. Je peux envoyer n'importe laquelle de ces autres commandes après coup. En fait, j'aurais pu envoyer Fit Line après le lancement. Mais je vais utiliser Fit Polynomial. Et vous voyez qu'il y a ce sous-menu. Nous devrons donc utiliser ces arguments. Et en ligne, j'envoie ce message à biv, Fit Polynomial donc le polynôme quadratique ou du second ordre. Je vais exécuter cette ligne. Donc ça me donne une deuxième crise. Et quand je fais défiler vers le haut, vous pouvez voir que ce deuxième ajustement est superposé au graphique. Et j'ai ici deux menus triangulaires rouges, un pour l'ajustement linéaire et un pour l'ajustement polynomial. Et ils ont leurs propres commandes qui sont différentes des commandes au niveau d'ajustement bivarié en haut de la fenêtre. Ainsi, par exemple, si je voulais avoir un ajustement ombré des bandes de confiance sur les ajustements linéaires - la commande est Confid Shaded Fit - je dois en fait faire quelque chose d'un peu spécial. Je dois d'abord communiquer avec l'ajustement linéaire. Et puis le résultat de l'ajustement linéaire recevant ce message est ensuite envoyé sous forme de message à l'ajustement bivarié. Et la façon dont c'est scénarisé ici - nous nous référons simplement au premier comme - ils sont tous deux appelés Curve. Nous utilisons l'indice Il reçoit le message Confid Shaded fit. Cela est recueilli entre parenthèses. Et c'est le message qui est reçu par biv. Si je n'avais pas ces parenthèses, biv essaierait de comprendre Curve, que, bien sûr, vous ne trouverez Curve nulle part dans les sous-menus ou le menu principal ici. Et Confid Shaded Fit que vous n'allez pas trouver ici. Cela est associé à cette courbe, qui est étiquetée Ajustement linéaire dans le rapport. Donc, si je parcours toute la ligne, j'ai ça - des bandes de confiance ombrées sur ma ligne de régression. De même, dans l'un ou l'autre de ces menus triangulaires rouges, mais je clique sur celui à côté de Polynomial Fit, nous pouvons changer la couleur de la ligne. La valeur par défaut est rouge pour le premier ajustement, vert pour le second, etc. Supposons donc que je veuille changer cela en bleu. Encore une fois, je peux envoyer cela à la deuxième courbe, envelopper cela entre parenthèses, et c'est le message qui est transmis à Bivariate. Donc je vais exécuter la ligne Et vous pouvez voir que la couleur de cette ligne a changé. Maintenant, c'est quelque chose aussi. Si vous vouliez savoir comment créer un script et que vous n'aviez pas besoin de l'envoyer sous forme de message à la plate-forme après son lancement - vous vouliez l'inclure dans le cadre du lancement - vous pouvez le faire de manière interactive, puis avoir JMP enregistre ce script dans la fenêtre de script et l'utilise de cette manière. Si vous deviez faire cela, alors le Confid Shaded Fit serait un argument pour Fit Line. Et vous adapteriez également le polynôme comme argument de lancement. Et la couleur de la ligne serait un argument à cela. La dernière chose que nous voulons examiner ici est la plate-forme bivariée, mais avec une variable dans le rôle By afin que nous obtenions des objets bivariés séparés pour chaque niveau de cette variable By. Je ferme donc la fenêtre du script. Et je fermerai le rapport bivarié. Et dans le journal du cours, je clique sur Grouped Bivariate Script. Donc, comme dans le script précédent, je lance la plate-forme bivariée en envoyant le message à la table de données concrète stockant ce résultat dans la variable biv avec Force dans le rôle Y et X dans le rôle Humidité. Mais maintenant, je mets en plus le type Béton dans ce rôle d'analyse Par. Voyons donc à quoi cela ressemble lorsque je parcoure les lignes. Nous avons donc en fait six objets bivariés dans cette fenêtre de rapport. Et ce que je vois dans le journal, c'est qu'une liste de six éléments a été attribuée. Eh bien, à quoi ressemble cette liste ? Je vais revenir à la fenêtre de l'éditeur de script et survoler biv. Et c'est une liste de six objets bivariés. Je peux donc envoyer un message à biv. Et tous les objets répondront, comme en ligne lorsque j'envoie Fit Line. Ce qui apparaît dans le journal est la liste de tous les objets qui ont répondu. Et si nous regardons dans la fenêtre, je vais en fait regrouper tous ces ajustements linéaires en maintenant la touche Ctrl enfoncée et en cliquant sur le bouton de divulgation des contours à côté du premier ajustement linéaire. Parce que je maintiens la touche Ctrl enfoncée, cela sera diffusé à tous ces rapports dans la fenêtre, juste pour que je puisse faire défiler plus facilement. Et vous pouvez voir que nous avons l'ajustement bivarié pour Consolidated Reinforced, Consolidated Standard, EZMix Reinforced, EZMix Standard, etc. Maintenant, que se passe-t-il si je ne veux cibler que certains objets, pas tous les objets bivariés ? Eh bien, j'utilise des indices. Et je pourrais utiliser un indice individuel pour en cibler un seul. Mais regardons deux exemples où nous voulons que plus d'un objet réponde. Donc, en ligne pour l'indice, nous fournissons une liste des valeurs d'index des objets auxquels nous voulons répondre. Je veux que les premier et troisième objets bivariés correspondent à ce modèle quadratique, le polynôme de degré Donc, je lance la ligne Et encore une fois, j'utiliserai la touche Ctrl pour réduire l'élément de contour d'ajustement polynomial afin de faciliter un peu le défilement. Ainsi, le premier objet, le premier objet bivarié, a un ajustement polynomial. Le second non. Le troisième oui. Et bien sûr, les quatrième, cinquième et sixième ne le font pas. Et puis dans le dernier exemple, j'utilise cette fonction Index, encore une fois, en utilisant son opérateur, qui est cet opérateur infixe de deux doubles-points. Donc, cela comptera du premier nombre au deuxième nombre par incréments de Donc, cela ira à et Ajuster la spline est une option dans le menu du triangle rouge sous Flexible. Et vous pouvez voir tous les différents arguments que vous pouvez fournir à cela. Nous combattons donc une spline assez flexible pour bivarier et Je vais donc exécuter la ligne Et encore une fois, remarquez dans le journal - j'ai oublié de le signaler. Mais lorsque je viens d'envoyer un message à deux des objets, j'obtiens une liste avec deux objets. Et tout à l'heure, lorsque j'envoie un message à trois des objets, j'obtiens une liste des trois objets. Et si nous jetons un coup d'œil, nous pouvons voir que les premier et deuxième ajustements bivariés n'ont pas obtenu de spline. Le troisième l'a fait. Le quatrième l'a fait. Le cinquième l'a fait. Et le sixième non. Nous pouvons donc utiliser un rôle By et avoir des analyses séparées, des objets séparés, pour chaque niveau de cette variable By. Et puis nous pouvons communiquer avec eux tous ensemble ou individuellement. Il ne s'agissait donc là que de quelques exemples de lancement, puis d'interaction avec la couche d'analyse dans certaines des plates-formes JMP couramment utilisées.
