解析の出力パラメータ(カーブフィットなど)を使用して、JMPで手動の下流計算を実行することは可能ですか?こんにちは、コミュニティです。
4PL モデルを使用してバイオアッセイ データのカーブ フィットを実行しました。 これにより、パラメーター A、B、C、D などの一連の出力パラメーターが生成されます。
これらの出力パラメータを使用して、JMP 内でさらに計算を行うことはできますか? おそらく、フィット結果が表示される同じ出力ウィンドウ内でもよいでしょうか?
私は、以前に取得した適合値を取得したい、AD または A/D のようなカスタマイズされた数式について話しています。 アイデアは、カーブ フィッティングと特定のパラメーター許容基準の計算をすべて 1 つの JMP 出力で容易にするワークフローを作成することです。
誰かがそのようなことを行う方法を知っている場合、またはこれが不可能であるという情報を私に提供できる場合は、本当に感謝します。
ありがとう、そして最高です、
ネイト
自動化とスクリプト作成基本的なデータ分析とモデリングコンテンツの構成Re: 解析の出力パラメーター (カーブ フィットなど) を使用して、JMP で手動の下流計算を実行することは可能ですか?レポートに移動し、[パラメーター推定] メニューを右クリックして、[データ テーブルに作成] を選択するだけです。
その後、テーブルをソーステーブルにマージして戻すことができます...
あるいは、赤い三角ボタンのメニューから [列の保存] を使用して、予測式をソース データ テーブルに保存することもできます)。
Re: 解析の出力パラメーター (カーブ フィットなど) を使用して、JMP で手動の下流計算を実行することは可能ですか?こんにちは、ホギさん
どうもありがとうございます ：）出力を新しいデータ テーブルに保存し、2 つのグループ化変数を連結してテーブルを変換し、新しい列で数式を実行することができました。
フォローアップの質問：
1. これらすべてを元のデータ テーブルに保存する方法はありますか?モデルに当てはめる前のデータを含むものですか?
2. 列全体以外に数式を使用する別の方法はありますか?
ありがとう、そして最高です、
ネイト
Re: 解析の出力パラメーター (カーブ フィットなど) を使用して、JMP で手動の下流計算を実行することは可能ですか?異なるグループ化変数がある場合は、次のように使用できます。
結合データテーブルを作成します:
推定値を元のデータ テーブルに戻すには、Tales/Update を使用できます。
2 番目の質問について: 行/列レベルから開始できるのが Jmp の強みです。その後、いくつかのレベルの複雑さを追加して、非常に複雑な分析を行うことができます。 セルレベルで開始するスプレッドシートツールはそこに到達できません:)
JMP はスプレッドシートではありません
ただし、「何か」を計算したいだけの場合は、結果を列に保存する代わりに、変数または行列に保存できます。
例: Tables/summary の代わりに Summarize を使用します。
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
myFit = dt << Fit Model( Y( :weight ), By( :sex ), Effects( :height ), Run() );
fitEstimates = Report( myFit[1] )["Response weight sex=F", "Whole Model",
"Parameter Estimates", Table Box( 1 )] << Make Combined Data Table;
sideBySide = fitEstimates << Summary(
Group( :sex ),
Mean( :Estimate ),
Subgroup( :Term ),
statistics column name format( "column" )
);
dt << Update(
With( sideBySide ),
Match Columns( :sex = :sex ),
Add Columns from Update Table( :"Estimate, height"n, :"Estimate, Intercept"n ),
Replace Columns in Main Table( None )
);
