Betreff: So ermitteln Sie die maximale Differenz zwischen zwei Tests, indem Sie die Anzahl der Zellen zwischen den Ereignissen zählen.Hier ist ein kleines Skript, das die gewünschten neuen Spalten berechnet
Names Default To Here( 1 );
dt = Current Data Table();
dt << New Column( "Calculated Status",
character,
set each value(
If(
:Test 1 || :Test 2 == "PP", "PASS",
:Test 1 || :Test 2 == "FF", "SAME",
"DIFF"
)
)
);
If( Try( dt:cellNum << get name, "" ) == "",
dt << New Column( "cellNum" )
);
dt:cellNum << set each value( Num( :CELL ) );
dt << New Column( "Calculated Distance",
set each value(
If( :Calculated Status == "DIFF",
currLot = :LOT;
cells = dt:cellNum[dt <<
get rows where(
:LOT == currLot & :Calculated Status == "SAME"
)];
dif = Min( Abs( Num( :CELL ) - cells ) );
,
dif = .
)
)
);
dt << delete columns( "cellNum" );

Betreff: So ermitteln Sie die maximale Differenz zwischen zwei Tests, indem Sie die Anzahl der Zellen zwischen den Ereignissen zählen.Danke Jim, das ist perfekt.
Können Sie erklären, was in einem Teil des Skripts unten passiert?
If( Try( dt:cellNum << get name, "" ) == "",
dt << New Column( "cellNum" )
);
dt:cellNum << set each value( Num( :CELL ) );
Betreff: So ermitteln Sie die maximale Differenz zwischen zwei Tests, indem Sie die Anzahl der Zellen zwischen den Ereignissen zählen.Zuerst prüft es, ob es eine Spalte mit dem Namen "CellNum" gibt, und wenn nicht, erstellt es sie.
Legen Sie zweitens die Werte für die Spalte fest.
So ermitteln Sie die maximale Differenz zwischen zwei Tests, indem Sie die Anzahl der Zellen zwischen Ereignissen zählen.Ich habe eine Minidatei angehängt.
Wenn die Zelle einer Charge TEST 1 und TEST 2 besteht, ist ihr Status PASS.
Wenn eine Zelle TEST 1 und TEST 2 nicht besteht, ist ihr Status GLEICH.
Wenn eine Zelle einen Test nicht besteht, den anderen Test jedoch besteht, ist ihr Status DIFF.
Für jedes Los versuche ich, den maximalen Abstand anhand der Zellenzahl von einem DIFF zum nächsten SAME zu bestimmen.
Was wäre der beste Weg, dies zu erreichen?
Danke
Fiona
Erweiterte statistische Modellierung