846645_ja-JP

liliconcom

JMP 18.1.2 YとXの適合分析からR2乗値を抽出する

「分析」>「Y を X でフィット」を実行しています。データ テーブルを開く以下のコードがありますが、テーブルに RSquare 値がありません。何が足りないのか、何かアイデアはありますか?

// Open Data Table
dt = Data Table( "Raw Data" );

// Run Fit Y by X Analysis with a By Variable
fitObj = dt << Fit Y by X( Y( :"Mean(VALUEABS)" ), X( :Mean ), By( :PARM_LABEL ) );

// Get the analysis report
rpt = fitObj << Get Report;

// Find all RSquare nodes in the report
rsquareNodes = rpt << Find All Matching Elements( "RSquare" );
Show( "Number of RSquare nodes found: " || Char( N Items( rsquareNodes ) ) );

// Initialize a list to store the by group and RSquare pairs
rsquareData = {};

// Loop over each RSquare node found
For( i = 1, i <= N Items( rsquareNodes ), i++,
	{
// Extract the RSquare text and convert to numeric value
	rsqText = rsquareNodes[i] << Get Text ; rsqVal = Num( rsqText ) ; 

// Try to retrieve the by-group label.
	parentObj = rsquareNodes[i] << Get Parent ; byLabel = "" ;
	While( byLabel == "" & parentObj != {},
		byLabel = parentObj << Get Text;
		If( byLabel == "",
			parentObj = parentObj << Get Parent
		);
	) ; 

// Append the pair (by group label, RSquare value) to list.
	Append( rsquareData, {byLabel, rsqVal} ) ; }
);

Show( rsquareData );

// Create a new data table to store the RSquare values by by-group.
rsqDT = New Table( "RSquare Values",
	Add Columns(
		Column( "By Group", Character, "Nominal" ),
		Column( "RSquare", Numeric, "Continuous" )
	)
);

// Populate the new data table with the extracted values
For( i = 1, i <= N Items( rsquareData ), i++,
	{New Row( rsqDT ) ; rsqDT:("By Group")[Row()] = rsquareData[i][1] ; rsqDT:RSquare[
	Row()] = rsquareData[i][2] ; }
);

// Display the new data table
Show( rsqDT );

(上記の JSL はプレーンテキスト表示から JMP JSL 表示形式に移行しました) txnelson

自動化とスクリプトRe: JMP 18.1.2 Y と X の適合分析から R2 乗値を抽出する

どの RSquare をお探しですか? 通常は、JMP で手動で実行し、JMP が作成したスクリプトを使用します (またはワークフローを使用してそこからスクリプトを取得します)。この場合、次のようになります。

1. テーブルを開く

2. 分析を実行する

3. 必要に応じてレポート/分析に変更を加える（Iフィットライン）

4. テーブルからデータテーブルを作成する

5. スクリプトを取得する

// Open Data Table: Big Class.jmp
// → Data Table("Big Class")
Open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");

// Combine similar TableBoxes into a Data Table
// → Data Table("Untitled")
Local({obj},
	obj = Data Table("Big Class") << Bivariate(
		Y(:height),
		X(:weight),
		Fit Line({Line Color({230, 159, 0})}),
		By(:age)
	);
	Report(obj[1])["Linear Fit", "Summary of Fit", Table Box(1)] <<
	Make Combined Data Table;
	obj[1] << Close Window;
);

これを少し改良して、次のようなものにします。

Names Default To Here(1);

dt = Open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");

biv = dt << Bivariate(
	Y(:height),
	X(:weight),
	Fit Line({Line Color({230, 159, 0})}),
	By(:age)
);

dt_result = Report(biv[1])["Linear Fit", "Summary of Fit", Table Box(1)] << Make Combined Data Table;
dt_result << Select Where(:Column 1 != "RSquare") << delete rows << clear select;

Re: JMP 18.1.2 Y と X の適合分析から R2 乗値を抽出する

構文に複数の問題がありました。以下は私がこの問題にどのように対処するかの例です。

// Open Data Table
dt = Data Table( "Raw Data" );

// Run Fit Y by X Analysis with a By Variable
fitObj = dt << Fit Y by X( Y( :"Mean(VALUEABS)" ), X( :Mean ), By( :PARM_LABEL ) );
dt=current data table();
fitObj = dt << Bivariate(
	Y( :height ),
	X( :weight ),
	Fit Line( {Line Color( {212, 73, 88} )} ),
	By( :sex )
);

nrpts = nitems(fitObj);

report(fitobj[1])[OutlineBox(1)] << get title

// Find all RSquare nodes in the report
Show( "Number of RSquare nodes found: " || Char( nrpts ) );

rsquareData = {};

// Initialize a list to store the by group and RSquare pairs

For Each( {obj}, fitObj,
	r2=report(obj);
	rsq = (r2["Linear Fit","Summary of Fit",numbercolbox(1)]<<GET></GET>

Re: JMP 18.1.2 Y と X の適合分析から R2 乗値を抽出する

初期のコードは明らかに AI によって生成されたように見えるため、構文に多くの間違いがあることがわかります。

Re: JMP 18.1.2 Y と X の適合分析から R2 乗値を抽出する

返信ありがとうございます。RSquare 値を探しています。Fit Y By X 分析を実行し、ログからコードを取得しました。その後、フィット ラインを追加しましたが、そのアクションはログに記録されませんでした。しばらく経っていたので、右クリックしてデータ テーブルにする機能を忘れていました。その点についてお教えいただき、ありがとうございます。

Re: JMP 18.1.2 Y と X の適合分析から R2 乗値を抽出する

ジムさん、この解決策をありがとう。本当に感謝しています。

Re: JMP 18.1.2 Y と X の適合分析から R2 乗値を抽出する

まさにその通りです! 前にも述べたように、右クリックの [データ テーブルにする] オプションを忘れていたので、ChatGPT に頼りました。