幫助模型驅動的多元控製圖的 JSL 腳本大家好，
我打算編寫一個通用的 JSL 腳本來從文件中獲取數據（包含多列）並執行模型驅動多變量控製圖以在我的組織中進行持續過程驗證。在這裡，我特別希望為 T2 控製圖、得分圖編寫代碼，然後顯示控製圖中失控點的貢獻圖。基本上，我想在一個腳本中編寫上述要求，以避免每次都為了明顯的好處而重複製作圖表和導出
感謝有人可以對此提供支持並指導我進一步進行。
注意：我嘗試從模型驅動多元控製圖（“質量和過程”）的菜單選項手動執行此操作並將腳本保存到數據表。 我想讓它更通用，以便我可以將它用於任何數據表。 特別是，對於貢獻圖，我目前無法破解它，因為系統不允許顯示，除非並且直到我從 T2 控製圖中手動選擇失控點。 此外，對於列名，當我嘗試使用“獲取列名”對其進行編碼並在 MDMVCC 的 Process 函數中使用它時，它不起作用。 例如，Process( :AA, :CO, :DL, :F9, :FL, :NW, :UA, :US, :WN )，而不是每次都明確提及所有列名，我想執行分析數據表中的所有列。
提前致謝 ！！
高級統計建模回复：幫助模型驅動的多元控製圖的 JSL 腳本您是否想要在控製圖旁邊有貢獻圖的最終報告？
回复：幫助模型驅動的多元控製圖的 JSL 腳本嗨，Jthi，
這也會起作用。 除了這個貢獻圖，我想添加具有 95% 橢圓覆蓋率的分數圖，最好保存 T2 值和貢獻。
親切的問候，
回复：幫助模型驅動的多元控製圖的 JSL 腳本忘了補充一個要點。 根據 T2 控製圖，我只想要那些超出控制限制的貢獻圖
回复：幫助模型驅動的多元控製圖的 JSL 腳本這可能會給出一些如何開始的想法（這應該變得更加健壯）
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：幫助模型驅動的多元控製圖的 JSL 腳本嗨，亞爾莫，
太感謝了。 這會起作用。
我將根據我的要求進一步修改代碼。
非常感謝您對此的及時支持。
再一次感謝你 ！！
小心，
韓國,
回复：模型驅動多元控製圖的 JSL 腳本幫助嗨，賈莫/jthi，
關於這一部分我還需要一個幫助。
我希望在與您建議的類似行上有一個通用腳本，但這一次，模型驅動的多元控製圖應該使用一些基準模型（PCA 或 PLS）來修復控制限制。 原因是，出於持續過程驗證的目的，一旦我們確定了限制（根據沒有任何異常值的歷史數據集計算），就必鬚根據該限制監控未來的批次。 目前，發生的情況是，每次運行此腳本時，由於數據集不同，它都會生成新的控制限制（出於明顯的原因）。
因此，第一部分是修復控制限制（所有歷史/黃金數據集都應低於控制限制），為此，是否可以開發一個具有交叉驗證的模型來最終確定組件的數量，以便數據點低於控制限（當然，在刪除異常值之後）？ 我面臨的棘手部分是，即使所謂的異常值被刪除，每次 MDMVCC 都會給出超出控制限制的一個或其他數據點（隨著數據集的變化）。這個問題必須得到解決。
第二部分是在後續製造的批次上運行此腳本（具有固定的控制限制），以識別變量中的任何偏差作為 CPV 活動的一部分。
總體想法是擁有一個通用的 MDMVCC 腳本（來自基準模型），它可以高精度地預測/識別異常值/變化。
如果您能指導我或進一步闡明此請求，我將不勝感激。
提前致謝 ！！
克羅恩,
納瓦茲
