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스크립트- 유통 프로세스 기능에서 사양 한계 추출

데이터세트에서 열을 선택하고, 분포를 만들고, "전체" 연속 적합을 수행하고, 가장 적합한 것에 대한 프로세스 능력을 생성하는 스크립트(JMP 16.0)를 작성하려고 합니다(아래 참조).

제가 문제가 있는 것은 분포의 특성, 특히 생성된 사양 한계를 포함하는 표를 생성하는 방법을 알아내는 것입니다. 또한 모든 분포를 단일 창으로 결합하는 데 어려움이 있습니다. 포인터가 있으면 매우 감사하겠습니다. 스크립트 가능한 개체 설명서를 찾아보려고 했지만 아무런 성과가 없었습니다.

file = Current Data Table ();
TableList = List ();
For (i = 1, i <= NTable(), i++,
     TableList [i] = Data Table (i) << Get Name
);
ColSelect = Column Dialog (
     Column Use = ColList ("Add", Max Col (N Col()))
);
For (i = 1, i <= N Items(ColSelect["ColumnUse"]), i++,
    colName = ColSelect ["ColumnUse"] [i] << Get Name;
     obj = file << Distribution(
         Continuous Distribution(Column(Eval(colName)), Fit ALL)
     );
     specLimits = obj << (Fit Handle["best"] << Process Capability( Set Sigma Multiplier for Quantile Spec Limits( 3 ), show limits ));
      );

데이터 탐색 및 시각화품질 및 공정 엔지니어링Re: 스크립트 - 배포 프로세스 기능에서 사양 제한 추출

다음 스크립트는 어떻습니까? 도움이 되길 바랍니다.

file = Open("$SAMPLE_DATA/Cities.jmp");
ColSelect = Column Dialog( Column Use = ColList( "Add", Max Col( N Col() ) ) );
If( ColSelect["Button"] != 1,
 Throw();
);

spec limit aa = Associative Array();

nw = New Window( "Combined Results",
 H List Box(
  For( i = 1, i <= N Items( ColSelect["ColumnUse"] ), i++,
   colName = ColSelect["ColumnUse"][i] << Get Name;
   obj = file << Distribution(
    Continuous Distribution( Column( Eval( colName ) ), Fit ALL )
   );

   rpt = obj << report;
   best dist = rpt[Outline Box( "Compare Distributions" )][Table Box( 1 )][
   String Col Box( 1 )] << get( 1 );

   Eval(
    Eval Expr(
     obj << (Fit Handle[Expr( best dist )] <<
     Process Capability( Set Sigma Multiplier for Quantile Spec Limits( 3 ) ))
    )
   );

   spec limits = rpt[Outline Box( "Process Capability" )][
   Outline Box( "Process Summary" )][Table Box( 1 )][Number Col Box( 1 )] << get;
   spec limit aa[colName] = Eval List( {spec limits, best dist} );
  )
 )
);

//Save to New Data Table
result dt = New Table( "Results" );
colnames = spec limit aa << get keys;

result dt << addmultiplecolumns( "key", N Items( colnames ), Numeric );

For( i = 1, i <= N Col( result dt ), i++,
 Column( result dt, i ) << set name( colnames[i] )
);

result dt << addrows( 5 );

For( j = 1, j <= N Col( result dt ), j++,
 For Each Row(
  i = Row();
  Try( result dt[i, colnames[j]] = spec limit aa[colnames[j]][1][i] );
 )
);