625701_fr-FR

liliconcom

Re : Comment faire fonctionner les expressions dans les instructions ?

Dans votre instruction de profileur, vous dites à JMP d'évaluer la variable fs et de placer tout ce qui est renvoyé dans l'expression de lancement de profileur englobante.Dans ce cas, vous avez besoin de l'évaluation de fs pour renvoyer l'expression.Pour voir ce que fs renvoie lorsque vous l'évaluez, vous pouvez mettre en surbrillance la variable et cliquer sur le bouton Exécuter.Lorsque vous effectuez cette opération, JMP génère une erreur car il tente d'évaluer l'expression.Cette expression n'est pas une instruction JSL valide en elle-même.

 

En bref, vous ne voulez pas évaluer l'expression détenue par fs, vous voulez obtenir l'expression elle-même.Pour ce faire, utilisez la fonction NameExpr().Essaye ça:

fs = Expr( Factors( L1 << random( normal( 0, 0.5 ) ), L12 << random( normal( 0, 0.5 ) ) ) );

Eval(
 Eval Expr(
  dt << Profiler(
   Y( :Y ),
   Profiler(
    1,
    Simulator(
     1,
     Expr( Name Expr( fs ) ), 
     
     Responses( Y << No Noise ),
     N Runs( 1000000 ),
     Resimulate
    )
   )
  )
 )
);

Re : Comment faire fonctionner les expressions dans les instructions ?

Merci pour la réponse rapide, merci beaucoup !

Re : Comment faire fonctionner les expressions dans les instructions ?

Je ne sais pas pourquoi, mais aucun des codes après Expr( Name Expr( fs ) ) ne fonctionne. Pouvez-vous m'aider à le regarder? Par exemple, N Runs( 1000000 )

Re : Comment faire fonctionner les expressions dans les instructions ?

Si vous rencontrez toujours le problème, je serai heureux de le regarder.Pouvez-vous publier le tableau de données que vous utilisez ?

Comment faire fonctionner les expressions dans les instructions ?

J'ai utilisé la boucle pour générer une expression factor() avec le contenu des parenthèses. Mais cela ne fonctionne pas dans la déclaration de simulation de données du DOE.

fs = Expr(Factors(L1 << random(normal(0, 0.5)), L12 << random(normal(0, 0.5))) );
eval(evalexpr(dt << Profiler(
   Y( :Y ),
   Profiler(
    1,
    Simulator(
     1,
     Expr(fs), 
     
     Responses( Y << No Noise ),
     N Runs( 1000000 ),
     Resimulate
    )
   )
  )));

Modélisation statistique avancéemacOS