分析から値を抽出し、元のグラフにプロットするにはどうすればよいですか?これにより、電圧と電流のグラフが得られます。さまざまな目標値のデータフィルターを備えた標準的な最小二乗分析を実行しました（分析を添付しました）。 各目標値の回帰プロットの値を元のグラフにプロットしたいと考えています。
助けていただければ幸いです。
データ近似と標準最小二乗法のコードは次のとおりです (質問に答えるのに役立つかどうかはわかりません)。
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( 表示( 1 ) )、
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(target_values) )
)
);
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 )}
）、
自動再計算( 1 )
);
基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と視覚化Re: 分析から値を抽出し、元のグラフにプロットするにはどうすればよいですか?私の理解が正しければ、いくつかの数式列を追加することで、必要なデータを作成できる可能性があります ([列別] を使用しているため、Ctrl キーを押しながら赤い三角形をクリックすると、すべてのグループにデータがブロードキャストされます)。
データ フィルターで変更できるすべての値を取得したい場合は、その列を変数としても追加する必要がある場合があります。
Re: 分析から値を抽出し、元のグラフにプロットするにはどうすればよいですか?必要な値が私が信じている値ではないため、列の保存は機能しません。
この行の値を (この場合) - 10 にする必要があります。 すべての温度のすべての目標値の値を取得する必要があります。 次に、これらの値を元のグラフの上に点としてプロットします。
Re: 分析から値を抽出し、元のグラフにプロットするにはどうすればよいですか?半導体能力データテーブルを使用した例を示します。プロットされているデータ ポイントはデータほど整理されていませんが、この例では、すべてのデータ ポイントを回帰プロットにプロットする方法を示しています。
Names Default To Here( 1 );
dt =
// Open Data Table: semiconductor capability.jmp
// → Data Table( "semiconductor capability" )
Open( "$SAMPLE_DATA/semiconductor capability.jmp" );
dt:wafer << modeling type( ordinal );
Data Table( "Semiconductor Capability" ) << Data Filter(
Location( {890, 387} ),
Mode( Show( 1 ) ),
Mode( Include( 1 ) ),
Add Filter(
columns( :wafer ),
Where( :wafer == 1 ),
Display( :wafer )//, N Items(target_values))
)
);
fm = Data Table( "Semiconductor Capability" ) << Fit Model(
SendToByGroup( Bygroup Default ),
Y( :NPN1 ),
By( :Site ),
Effects( :PNP1 ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
//Emphasis( "Effect Leverage" ),
Run(
:NPN1 << {Summary of Fit( 0 ), Analysis of Variance( 0 ), Parameter Estimates( 0 ), Lack of Fit( 0 ),
Scaled Estimates( 0 ), Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Residual by Predicted( 0 ),
Plot Studentized Residuals( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 ), Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ),
Box Cox Y Transformation( 0 )}
),
Automatic Recalc( 1 )
);
Summarize( byvals = by( :site ) );
For Each( {level}, byvals,
fmr = Report( fm[Num( level )] );
fmr["Regression Plot", framebox( 1 )] << add graphics script(
theVals = dt:NPN2 << get values;
For Each( {val, theRow}, theVals,
colorList = {"Red", "Green", "Blue", "Orange", "Yellow"};
x = "fill color( \!"" || Char( Eval( colorList[dt:site[theRow]] ) ) || "\!");";
Eval( Parse( x ) );
thematrix = {};
Insert Into( thematrix, dt:PNP1[theRow] );
Insert Into( thematrix, val );
Transparency( 1 );
Circle( PixelRadius( 3 ), thematrix, "FILL" );
);
);
);
