4 つの異なる温度に対する線形回帰モデルがあります。 それぞれにローカル データ フィルターを適用し、データのセグメントを指定できるようにしました。
このコードは、以下に示すように、ソース テーブル 2 列の各値を呼び出します。 これを自動化したいので、温度は増減する可能性があり、毎回コードを編集したくないのです。 おそらく、JSL スクリプトを使用する方法があると思いますが、私は自分で書くことを避け、代わりにワークフローを使用しようとしています。 ローカル フィルターも存在する限り、希望どおりに機能するデータ フィルターを追加しました。 ローカル フィルターを削除すると、データ フィルターも同様に機能しなくなります。
データ フィルターを変更してローカル フィルターを冗長にするにはどうすればよいですか?
不可能な場合、ローカル フィルターを自動になるようにコーディングするにはどうすればよいでしょうか?
データ テーブル( "並べ替え" ) << データ フィルター(
場所( {890, 387} )、
モード( Include( 1 ) )、
フィルターを追加(
列( :セグメント )、
Where( :セグメント == -100 )、
Display( :セグメント, N 項目( 8 ) )
)
);
データ テーブル( "並べ替え" ) << モデルの適合(
SendToByGroup(グループ別デフォルト)、
Y( :VCE )、
By( :ソース テーブル 2 )、
エフェクト(:ICE)、
パーソナリティ(「標準最小二乗法」)、
//Emphasis( "効果のレバレッジ" ),
走る（
:VCE << {フィットの概要( 0 )、分散分析( 0 )、
パラメータ推定値( 0 )、適合度の欠如( 0 )、スケーリングされた推定値( 0 )、
実際を予測( 0 )でプロット、残差を予測( 0 )でプロット、
スチューデント化残差のプロット( 0 )、効果のてこ入れのプロット( 0 )、
正規分位数による残差のプロット( 0 )、ボックス Cox Y 変換( 0 )}
）、
SendToByGroup(
{:ソーステーブル 2 == "25C"},
ローカル データ フィルター(
フィルターを追加( columns( :Segment )、Display( :Segment、N Items( 8 ) ) )
)
）、
SendToByGroup(
{:ソース テーブル 2 == "150C"},
ローカル データ フィルター(
フィルターを追加( columns( :Segment )、Display( :Segment、N Items( 8 ) ) )
)
）、
SendToByGroup(
{:ソース テーブル 2 == "125C"},
ローカル データ フィルター(
フィルターを追加( columns( :Segment )、Display( :Segment、N Items( 8 ) ) )
）
）、
SendToByGroup(
{:ソース テーブル 2 == "100C"},
ローカル データ フィルター(
フィルターを追加( columns( :Segment )、Display( :Segment、N Items( 8 ) ) )
)
)
