段階的なモデル選択を自動化するには助けが必要です!JMP エキスパートの皆様、こんにちは。
p値のしきい値を使用して段階的なモデル選択を自動化するようにコードを修正するには、あなたの助けが必要です. この添付された JSL は、割り当てられた効果と応答に基づいて段階的に自動的に実行できます。 作業を効率化するために、さらに機能を追加する必要があります。
1. このスクリプトは、予測子に基づいて相互作用と 2 次を自動的に生成できるようにしたい (ある方がよいが、必須ではない)
2. スクリプトは、response_col リスト内の各応答のモデルを生成する必要があります。
3. モデルを実行した後、この応答レポートに次のプロットまたは表が含まれるようにします。
{適合度の要約( 1 )、分散分析( 1 )、
パラメータ推定( 1 )、効果検定( 0 )、効果詳細( 0 )、
不適合 ( 0 )、スケーリングされた推定値 ( 0 )、予測による実際のプロット ( 1 )、
回帰をプロット( 0 )、予測による残差をプロット( 0 )、
スチューデント化された残差のプロット( 1 )、効果てこ比のプロット( 0 )、
通常の分位数による残差のプロット( 1 )、ボックス コックス Y 変換( 0 )、
押す( 1 )}
4. このレポートを stepwise_ などの名前を付けて JMP テーブルに保存したい応答。
5. これらすべてのプロットと表を、割り当てられたフォルダーの下の個別のグラフに保存します。これにより、モデルの結果を 1 つずつ PowerPoint や Word 文書にコピーする必要がなくなります。
分析DOEスクリプティングRe: 段階的なモデル選択を自動化するには助けが必要です!次のページは、式の処理方法を理解するのに役立ちます。
https://community.jmp.com/t5/JSL-Cookbook-Archived/Insert-one-expression-into-another-using-Eval-Insert-Eval-Expr/ta-p/48998
ステップワイズ回帰の例を次に示します。
For( i = 1, i <= N Items( response_col ), i++,
Eval(
Parse(
Eval Insert(
"\[step_wise = Fit Model(
Y( ^response_col[i]^ ),
Effects( ^effects_term^ ),
Personality( Stepwise ),
Run Model(
Stopping Rule( "P-value Threshold" ),
Prob to Enter( 0.05 ),
Prob to Leave( 0.25 );
),
Run
);
]\"
)
)
);
step_wise << Finish;
Wait( 0 );
fit_model = step_wise << Run model;
step_wise << close window();
);//end of loop
完全なスクリプトについては、添付ファイルを参照してください。
Re: 段階的なモデル選択を自動化するには助けが必要です!やあ@yuichi_katsumura以前は JSL stepwise についてご協力いただきありがとうございました。 ステップワイズには P 値のしきい値が 1 つしかありませんが、この例では 2 つのステップワイズ メソッドがあり、1 つは P 値のしきい値、もう 1 つは最小 BIC です。 コードを使用してモデルを保存したとき、モデルを保存した後、毎回コードを使用して最後のスクリプトを削除する必要がありました。 下のグラフで最小 BIC を削除する方法はありますか?
stepwise の方向は「Mixed」ですが、下のグラフでは「Forward」しか表示されていませんが、スクリプトで実際に使用されている方向は何ですか?
@jthiあなたも見るのを手伝ってもらえますか？
sdt = Open("$SAMPLE_DATA/ボストン住宅.jmp");
response_col = {" :mvalue", ":crim"};
effect_term = {:zn, :indus, :chas, :nox, :rooms, :age, :distance, :radial, :tax, :pt, :b,
:lstat};
変数 1 = 0.05;
var2 = 0.25;
For( i = 1, i <= N Items( response_col ), i++,
評価(
パース(
評価挿入(
"\[step_wise = モデルに適合(
Y( ^response_col[i]^ ),
効果( ^effects_term^ ),
性格（ステップワイズ）、
モデルの実行(
停止規則( "P値のしきい値" ),
入る確率( ^var1^ ),
Prob to Leave( ^var2^ );
方向 (「混合」);
ルール("組み合わせる");
)、
走る
);
]\"
)
)
);
step_wise << 仕上げ;
待って(0);
fit_model = step_wise << モデルを実行します。
/* step_wise << ウィンドウを閉じる();*/
);
Re: 段階的なモデル選択を自動化するには助けが必要です!方向が前方のみであることに気付きました。 上記のコードで「混合」に変更するにはどうすればよいですか?
Re: 段階的なモデル選択を自動化するには助けが必要です!やあ@lazzybug 、
申し訳ありませんが、スクリプトにエラーが見つかりました。 交換してください;と 、。
// Previous script
Prob to Leave( ^var2^ );
Direction ("Mixed");
Rules("Combine");
// Correct one
Prob to Leave( ^var2^ ),
Direction ("Mixed"),
Rules("Combine"),
