帮助模型驱动的多元控制图的 JSL 脚本大家好，
我打算编写一个通用的 JSL 脚本来从文件中获取数据（包含多列）并执行模型驱动多变量控制图以在我的组织中进行持续过程验证。在这里，我特别希望为 T2 控制图、得分图编写代码，然后显示控制图中失控点的贡献图。基本上，我想在一个脚本中编写上述要求，以避免每次都为了明显的好处而重复制作图表和导出
感谢有人可以对此提供支持并指导我进一步进行。
注意：我尝试从模型驱动多元控制图（“质量和过程”）的菜单选项手动执行此操作并将脚本保存到数据表。 我想让它更通用，以便我可以将它用于任何数据表。 特别是，对于贡献图，我目前无法破解它，因为系统不允许显示，除非并且直到我从 T2 控制图中手动选择失控点。 此外，对于列名，当我尝试使用“获取列名”对其进行编码并在 MDMVCC 的 Process 函数中使用它时，它不起作用。 例如，Process( :AA, :CO, :DL, :F9, :FL, :NW, :UA, :US, :WN )，而不是每次都明确提及所有列名，我想执行分析数据表中的所有列。
提前致谢 ！！
高级统计建模回复：帮助模型驱动的多元控制图的 JSL 脚本您是否想要在控制图旁边有贡献图的最终报告？
回复：帮助模型驱动的多元控制图的 JSL 脚本嗨，Jthi，
这也将工作。 除了这个贡献图，我想添加具有 95% 椭圆覆盖率的分数图，最好保存 T2 值和贡献。
亲切的问候，
回复：帮助模型驱动的多元控制图的 JSL 脚本忘了补充一个要点。 根据 T2 控制图，我只想要那些超出控制限制的贡献图
回复：帮助模型驱动的多元控制图的 JSL 脚本这可能会给出一些如何开始的想法（这应该变得更加健壮）
Names Default To Here(1);
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Quality Control/Flight Delays.jmp");
dt << Clear Row States;
cols_of_interest = dt << get column names(Continuous, "String");
obj = dt << Model Driven Multivariate Control Chart(
Process(Eval(cols_of_interest))
);
obj << T Square Plot(Save Values);
new_cols = Associative Array(dt << get column names(Continuous, "String"));
new_cols << Remove(Associative Array(cols_of_interest)); // T2 column
// get UCL (should be made more robust)
ucl_value = ((Report(obj)[OutlineBox("T² Limit Summaries")] << Child)[3] << Get)[1];
alarm_rows = Loc(dt[0, new_cols << get keys] > ucl_value);
dt << Select Rows(alarm_rows);
wait(0);
obj << T² Plot(Contribution Plot for Selected Samples(alarm_rows));
dt << Clear Select;
回复：帮助模型驱动的多元控制图的 JSL 脚本嗨，亚尔莫，
太感谢了。 这会起作用。
我将根据我的要求进一步修改代码。
非常感谢您对此的及时支持。
再一次感谢你 ！！
小心，
韩国,
回复：模型驱动多元控制图的 JSL 脚本帮助嗨，贾莫/jthi，
关于这一部分我还需要一个帮助。
我希望在与您建议的类似行上有一个通用脚本，但这一次，模型驱动的多元控制图应该使用一些基准模型（PCA 或 PLS）来修复控制限制。 原因是，出于持续过程验证的目的，一旦我们确定了限制（根据没有任何异常值的历史数据集计算），就必须根据该限制监控未来的批次。 目前，发生的情况是，每次运行此脚本时，由于数据集不同，它都会生成新的控制限制（出于明显的原因）。
因此，第一部分是修复控制限制（所有历史/黄金数据集都应低于控制限制），为此，是否可以开发一个具有交叉验证的模型来最终确定组件的数量，以便数据点低于控制限（当然，在删除异常值之后）？ 我面临的棘手部分是，即使所谓的异常值被删除，每次 MDMVCC 都会给出超出控制限制的一个或其他数据点（随着数据集的变化）。这个问题必须得到解决。
第二部分是在后续制造的批次上运行此脚本（具有固定的控制限制），以识别变量中的任何偏差作为 CPV 活动的一部分。
总体想法是拥有一个通用的 MDMVCC 脚本（来自基准模型），它可以高精度地预测/识别异常值/变化。
如果您能指导我或进一步阐明此请求，我将不胜感激。
提前致谢 ！！
克罗恩,
纳瓦兹
