952092_ko-KR

liliconcom

예측값 또는 예측 공식을 로그 선형 모델로 가져오세요.

이 코드를 실행한 후 예측 공식이나 테이블 값을 얻으려고 여러 가지 방법을 시도해 봤지만, 원하는 결과를 얻지 못했습니다.

model = dt << Fit Model(
	Y( :RSF ),
	Effects( :BH ),
	LogVariance Effects( :Category & LogVariance ),
	Personality( "Loglinear Variance" ),
	Run(Save Prediction Formula),
	SendToReport(
		Dispatch(
			{"Loglinear Variance Fit", "Mean Model for RSF"},
			"Fixed Effect Tests",
			OutlineBox,
			{Close( 0 )}
		)
	)
);

model << Save Predicted;
model << Indiv Confidence Interval( 0.1 );

고급 통계 모델링자동화 및 스크립팅예측 모델링 및 머신 러닝제목: 예측값 또는 예측 공식 얻기 - 로그 선형 모델

향상된 로그 기능이 이러한 사항들을 포착하는 것 같습니다.

더 보기...

/*:

// Save Columns: Prediction Formula
Local({obj},
	obj = Data Table("InjectionMolding") << Fit Model(
		Y(:Shrinkage),
		Effects(:MoldTemp, :Screw Speed, :MoldTemp * :Screw Speed),
		LogVariance Effects(:Hold Time & LogVariance),
		Personality("Loglinear Variance"),
		Run
	);
	obj << (:Shrinkage << Prediction Formula);
	obj << Close Window;
);


// Save Columns: Indiv Confidence Interval
Local({obj},
	obj = Data Table("InjectionMolding") << Fit Model(
		Y(:Shrinkage),
		Effects(:MoldTemp, :Screw Speed, :MoldTemp * :Screw Speed),
		LogVariance Effects(:Hold Time & LogVariance),
		Personality("Loglinear Variance"),
		Run
	);
	obj << (:Shrinkage << Indiv Confidence Interval);
	obj << Close Window;
);