JMP에서 수동 다운스트림 계산을 수행하기 위해 분석의 출력 매개변수(예: 곡선 맞춤)를 사용할 수 있습니까?커뮤니티 안녕하세요.
4PL 모델을 사용하여 바이오어세이 데이터의 곡선 맞춤을 수행했습니다. 그 결과 매개변수 A,B,C,D 등과 같은 많은 출력 매개변수가 생성됩니다.
이러한 출력 매개변수를 사용하여 JMP 내에서 추가 계산을 수행할 수 있습니까? 내 적합 결과가 표시되는 동일한 출력 창 내에서도 가능합니까?
이전에 얻은 맞춤 값을 가져오고 싶은 AD 또는 A/D와 같은 사용자 지정 공식에 대해 이야기하고 있습니다. 아이디어는 하나의 JMP 출력에서 특정 매개변수 허용 기준의 곡선 맞춤 및 계산을 용이하게 하는 워크플로를 만드는 것입니다.
누군가 그런 일을 하는 방법을 알고 있거나 이것이 불가능하다는 정보를 나에게 줄 수 있다면 정말 감사할 것입니다.
감사합니다.
네이트
자동화 및 스크립팅기본 데이터 분석 및 모델링콘텐츠 구성Re: 분석의 출력 매개변수(예: 곡선 맞춤)를 사용하여 JMP에서 수동 다운스트림 계산을 수행할 수 있습니까?보고서로 이동하여 Parameter Estimates 메뉴를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 데이터 테이블로 만들기를 선택하십시오.
그런 다음 테이블을 소스 테이블로 다시 병합할 수 있습니다...
또는 빨간색 삼각형 메뉴의 열 저장을 사용하여 예를 들어 소스 데이터 테이블에 예측 공식을 다시 저장할 수 있습니다.
Re: 분석의 출력 매개변수(예: 곡선 맞춤)를 사용하여 JMP에서 수동 다운스트림 계산을 수행할 수 있습니까?안녕하세요 호기님
매우 감사합니다 
출력을 새 데이터 테이블에 저장하고 두 개의 그룹화 변수를 연결하여 테이블을 변환하고 새 열에서 수식을 수행했습니다.
후속 질문:
1. 이 모든 것을 원본 데이터 테이블에 저장하는 방법이 있습니까? 데이터를 모델에 맞추기 전에 데이터를 포함하는 것입니까?
2. 전체 열 이외의 수식을 사용하는 다른 방법이 있습니까?
감사합니다.
네이트
Re: 분석의 출력 매개변수(예: 곡선 맞춤)를 사용하여 JMP에서 수동 다운스트림 계산을 수행할 수 있습니까?다른 그룹화 변수가 있는 경우 다음을 사용할 수 있습니다.
결합된 데이터 테이블 만들기:
추정치를 원래 데이터 테이블로 되돌리려면 Tales/Update를 사용할 수 있습니다.
두 번째 질문: 행/열 수준에서 시작하는 것이 Jmp의 강점입니다. 그런 다음 여러 수준의 복잡성을 추가하고 매우 복잡한 분석을 수행할 수 있습니다. 셀 수준에서 시작하는 스프레드시트 도구는 거기에 도달하지 못합니다
JMP는 스프레드시트가 아닙니다.
그러나 "무언가"를 계산하려는 경우 결과를 열에 저장하는 대신 변수 또는 행렬에 저장할 수 있습니다.
예: Tables/Summary 대신 Summarize를 사용하십시오.
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 )
);
