Arc Finder(X(col), Y(col), Group(lot, wafer))
説明
点のデータにおいて円弧を見つけ、円弧を示す新しい列を作成する。
例
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Wafer Stacked.jmp" );
Arc Finder(
Group( :Lot, :Wafer ),
X( :X_Die ),
Y( :Y_Die ),
Min Distance( 12 ), // 弧を定義する3点の間の最小距離
Min Radius( 15 ), // 許容できる弧の最小半径
Max Radius( 2000 ), // 許容できる弧の最大半径
Max Radius Error( 2 ), // 点を追加する近さ
Min Arc Points( 5 ), // 何個の点で弧を定義するか
Number of Searches( 500 ), // ランダムなプローブの数
Max Number Arcs( 3 ) // 探す弧の数
);
dt << Color or Mark by Column( :Arc Number );
dt << Graph Builder(
Size( 1539, 921 ),
Variables( X( :X_Die ), Y( :Y_Die ), Wrap( :Lot_Wafer Label ), Color( :Arc Number ) ),
Elements( Points( X, Y, Legend( 6 ) ) )
);
メモ
• この関数は、30～50個のユニットを持つデータを対象とします。
• この関数は、興味の対象となる不適合部分が記録されたデータを分析するのに適しています。
• 点の密度が高い場合には適していません。
ARIMA Forecast(column, length, model, estimates, from, to)
説明
指定のモデルと予測値を使って、指定の列にある指定の行の予測値を戻す。
戻り値
引数fromとtoによって指定された範囲の、column列に対する予測値のベクトル
引数
column
データテーブルの列。
Length
使用する列内の行数。
model
時系列モデルオプションのメッセージ。
estimates
予測に用いるモデルの係数を表す名前付き値のリスト。時系列プラットフォームにて、ARIMAモデルをあてはめて、予測値を保存したときにも、このリストは生成されます。
from, to
値の範囲。通常、fromには、1以上からto以下の整数のいずれかを指定します。fromが0以下かつto以下の場合、結果は、実測値に対する予測値になります。
Best Partition(xindices, yindices, <<Ordered, <<Continuous Y, <<Continuous X)
説明
最適なグループ分けを探す関数。試験的な関数。
戻り値
リスト
引数
xindices, yindices
同次元の行列。
Col Cumulative Sum(name, <By var, ...>)
Cumulative Sum(name)
説明
現在の行までの累積和を戻す。Col Cumulative Sumは、By列をサポートしていますが、事前にBy列で並べ替えをしておく必要はありません。
引数
name
列名。
By var
（オプション）グループごとに統計量を計算するにはBy変数を指定する。By変数は、列の計算式またはFor Each Row()の中でこの関数を使用する場合にのみ指定できます。
Col Maximum(name, <By var, ...>)
Col Max(name)
説明
指定された列の全行における最大値を計算する。複数の評価を迅速に行えるよう、結果は内部にキャッシュされます。
戻り値
列の最大値
引数
name
列名。
By var
（オプション）グループごとに統計量を計算するにはBy変数を指定する。By変数は、列の計算式またはFor Each Row()の中でこの関数を使用する場合にのみ指定できます。
メモ
データ値が列プロパティ（「欠測値のコード」など）によって割り当てられている場合、代わりに列に保存されている値の計算を基にするには、Col Stored Value()を使用します。
次も参照
Col Stored Value(<dt>, col, <row>)
Col Mean(name, <By var, ...>)
説明
指定された列の全行における平均値を計算する。複数の評価を迅速に行えるよう、結果は内部にキャッシュされます。
戻り値
列の平均値
引数
name
列名。
By var
（オプション）グループごとに統計量を計算するにはBy変数を指定する。By変数は、列の計算式またはFor Each Row()の中でこの関数を使用する場合にのみ指定できます。
メモ
データ値が列プロパティ（「欠測値のコード」など）によって割り当てられている場合、代わりに列に保存されている値の計算を基にするには、Col Stored Value()を使用します。
次も参照
Col Stored Value(<dt>, col, <row>)
Col Median(name, <By var, ...>)
説明
指定された列の全行における中央値を計算する。複数の評価を迅速に行えるよう、順序は内部にキャッシュされます。
戻り値
列の中央値
引数
name
列名。
By var
（オプション）グループごとに統計量を計算するにはBy変数を指定する。By変数は、列の計算式またはFor Each Row()の中でこの関数を使用する場合にのみ指定できます。
メモ
データ値が列プロパティ（「欠測値のコード」など）によって割り当てられている場合、代わりに列に保存されている値の計算を基にするには、Col Stored Value()を使用します。
次も参照
Col Stored Value(<dt>, col, <row>)
Col Minimum(name, <By var, ...>)
Col Min(name)
説明
指定された列の全行における最小値を計算する。複数の評価を迅速に行えるよう、結果は内部にキャッシュされます。
戻り値
列の最小値
引数
name
列名。
By var
（オプション）グループごとに統計量を計算するにはBy変数を指定する。By変数は、列の計算式またはFor Each Row()の中でこの関数を使用する場合にのみ指定できます。
メモ
データ値が列プロパティ（「欠測値のコード」など）によって割り当てられている場合、代わりに列に保存されている値の計算を基にするには、Col Stored Value()を使用します。
次も参照
Col Stored Value(<dt>, col, <row>)
Col Mode(name, <By var, ...>)
説明
指定された列の全行における最頻値を計算する。複数の評価を迅速に行えるよう、順序は内部にキャッシュされます。
戻り値
列の最頻値。
引数
name
列名。
By var
（オプション）グループごとに統計量を計算するにはBy変数を指定する。By変数は、列の計算式またはFor Each Row()の中でこの関数を使用する場合にのみ指定できます。
メモ
データ値が列プロパティ（「欠測値のコード」など）によって割り当てられている場合、代わりに列に保存されている値の計算を基にするには、Col Stored Value()を使用します。
次も参照
Col Stored Value(<dt>, col, <row>)
Col Moving Average(name, options, <By var, ...>)
Moving Average(name, options)
説明
指定された期間で、現在の行における移動平均を戻します。Col Moving AverageはBy列をサポートしています。
引数
name
列名。
Weighting(1|0|n)
必須の位置引数。値への重みの付け方を指定する。1の場合、すべての項に等しい重みを加える。0の場合、線形に増加する重みを加える。その他の値の場合は、その値を指数加重移動平均のパラメータとして使用する（EWMAまたはEMA）。
Before(1|0|n)
位置引数。現在の項のいくつ前からの項を平均の範囲（ウィンドウ）に含めるかを指定する（現在の項を数に入れて）。デフォルトの値は-1で、過去のすべての項をすべて含めます。
After(1|0|n)
位置引数。現在の項のいくつ後までの項を平均の範囲（ウィンドウ）に含めるかを指定する（現在の項を数に入れて）。デフォルトの値は0で、後の項をまったく含めません。
Partial Window is Missing
位置引数（ブール値）。欠測値の扱いを指定する。デフォルトでは、欠測値は無視されます。0は、欠測値のある期間の平均を計算します。
By var
（オプション）グループごとに統計量を計算するにはBy変数を指定する。By変数は、列の計算式またはFor Each Row()の中でこの関数を使用する場合にのみ指定できます。
例
// 5つの項の移動平均を、等しい重みで求める
Col Moving Average( x, 1, 4 );
// 過去のすべての項の移動平均を、線形に増加する重みを加えて求める
Col Moving Average( x, 0 );
// 現在の項に前後の2項つを含む5項目の三角移動平均を求める
Col Moving Average( x, 0, 2, 2 );
// 過去のすべての項の指数移動平均を求める
Col Moving Average( x, 0.25 );
Col N Missing(name, <By var, ...>)
説明
指定された列の全行における欠測値の個数を求める。複数の評価を迅速に行えるよう、結果は内部にキャッシュされます。
戻り値
列の欠測値の個数
引数
name
列名。
By var
（オプション）グループごとに統計量を計算するにはBy変数を指定する。By変数は、列の計算式またはFor Each Row()の中でこの関数を使用する場合にのみ指定できます。
メモ
データ値が列プロパティ（「欠測値のコード」など）によって割り当てられている場合、代わりに列に保存されている値の計算を基にするには、Col Stored Value()を使用します。
次も参照
Col Stored Value(<dt>, col, <row>)
Col Number(name, <By var, ...>)
説明
指定された列の全行における非欠測値の個数を求める。複数の評価を迅速に行えるよう、結果は内部にキャッシュされます。
戻り値
列の非欠測値の個数
引数
name
列名。
By var
（オプション）グループごとに統計量を計算するにはBy変数を指定する。By変数は、列の計算式またはFor Each Row()の中でこの関数を使用する場合にのみ指定できます。
メモ
データ値が列プロパティ（「欠測値のコード」など）によって割り当てられている場合、代わりに列に保存されている値の計算を基にするには、Col Stored Value()を使用します。
次も参照
Col Stored Value(<dt>, col, <row>)
Col Quantile(name, p, <ByVar>)
説明
指定された列の行全体における、下側累積確率pに対する分位点を求める。複数の評価を迅速に行えるよう、結果は内部にキャッシュされます。
戻り値
列の分位点
引数
name
列名。
p
分位点を求めたい下側累積確率p。0～1の範囲で指定します。
ByVar
（オプション）Byグループ。
例
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
Col Quantile( :Name("身長(インチ)"), .5 );
63
戻り値の「63」は、「身長(インチ)」列の50%点、つまり中央値（メディアン）です。
メモ
データ値が列プロパティ（「欠測値のコード」など）によって割り当てられている場合、代わりに列に保存されている値の計算を基にするには、Col Stored Value()を使用します。
次も参照
Col Stored Value(<dt>, col, <row>)
Col Rank(column, <ByVar, ...>, <<tie("average"|"arbitrary"|"row"|"minimum"))
説明
最小値を1位、最大値を最後の順位として、各行に順位をつける。デフォルトでは、同順位のデータ値には、恣意的な順位が与えられます。
引数
column
順位付けされる列。
ByVar
（オプション）グループごとに統計量を計算するにはBy変数を指定する。
<<tie
同じ値が複数ある場合、順位の付け方を決定する。[33 55 77 55]というデータの場合、33が1位、77が4位となり、2つの55については、順位が定まらない。averageを指定すると、両方とも、平均順位の2.5位になる。arbitraryを指定すると、2位と3位を任意に割り当てる（JMP 12ではこの方法で処理されていた）。rowを指定すると、元のデータの順番に従う（1つ目の55が2位、2つ目の55が3位となる）。
minimumを指定すると、両方に上位の順位（2位）を割り当てる。
メモ
データ値が列プロパティ（「欠測値のコード」など）によって割り当てられている場合、代わりに列に保存されている値の計算を基にするには、Col Stored Value()を使用します。
次も参照
Col Stored Value(<dt>, col, <row>)
Col Simple Exponential Smoothing(column, alpha, <ByVar> )
説明
現在の行からalphaを平滑化の重みとした1重指数平滑化法の予測値を戻す。
引数
column
時系列の観測値の列。
alpha
平滑化の重み。
ByVar
（オプション）グループごとに予測値を計算するにはBy変数を指定する。By変数の順序を整えておく必要はありません。
メモ
行tの予測値は、次のように、求められます。
予測値[t] = alpha * 観測値[t-1] + (1-alpha) * 予測値[t-1]
ただし、最初の予測値は、予測値][1] = 観測値[1]となります。
Col Standardize(name,<By var, ...>)
説明
指定された列の全行を対象に、平均値を引いて標準偏差で割った値を算出する。
戻り値
標準化したデータ値
引数
name
列名。
By var
（オプション）グループごとに統計量を計算するにはBy変数を指定する。By変数を指定した場合、値は、対応するBy変数グループの平均と標準偏差で標準化されます。
メモ
標準化とは、データから平均を引いて、それを標準偏差で割ることです。そのため、次の2つのコマンドは同じ結果になります。
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
dt << New Column( "stdht", Formula( Col Standardize( :Name("身長(インチ)") ) ) );
dt << New Column( "stdht2",
Formula( (:"身長(インチ)"n - Col Mean( :"身長(インチ)"n )) / Col Std Dev( :"身長(インチ)"n ) )
);
メモ
データ値が列プロパティ（「欠測値のコード」など）によって割り当てられている場合、代わりに列に保存されている値の計算を基にするには、Col Stored Value()を使用します。
次も参照
Col Stored Value(<dt>, col, <row>)
Col Std Dev(name,<By var, ...>)
説明
指定された列の全行における標準偏差を計算する。複数の評価を迅速に行えるよう、結果は内部にキャッシュされます。
戻り値
列の標準偏差
引数
name
列名。
By var
（オプション）グループごとに統計量を計算するにはBy変数を指定する。By変数は、列の計算式またはFor Each Row()の中でこの関数を使用する場合にのみ指定できます。
メモ
データ値が列プロパティ（「欠測値のコード」など）によって割り当てられている場合、代わりに列に保存されている値の計算を基にするには、Col Stored Value()を使用します。
次も参照
Col Stored Value(<dt>, col, <row>)
Col Sum(name,<By var, ...>)
説明
指定された列の全行における合計を計算する。全行が欠測値の場合、Col Sum関数は欠測値を戻します。複数の評価を迅速に行えるよう、結果は内部にキャッシュされます。
戻り値
列の合計
引数
name
列名。
By var
（オプション）グループごとに統計量を計算するにはBy変数を指定する。By変数は、列の計算式またはFor Each Row()の中でこの関数を使用する場合にのみ指定できます。
メモ
データ値が列プロパティ（「欠測値のコード」など）によって割り当てられている場合、代わりに列に保存されている値の計算を基にするには、Col Stored Value()を使用します。
次も参照
Col Stored Value(<dt>, col, <row>)
Fit Censored(Distribution("name"), YLow(vector) | Y(Vector), <YHigh(vector)>, <Weight(vector)>, <X(matrix)>, <Z(matrix)>, <HoldParm(vector)>, <Use random sample to compute initial values(percent)>, <Use first N observations to compute initial values(nobs)>)
説明
打ち切りのあるデータに、指定された分布をあてはめる。
戻り値
パラメータ推定値、共分散行列、対数尤度、AICc、BIC、収束メッセージで構成されるリスト。『基本的な回帰モデル』の尤度・AICc・BICを参照してください。
引数
Distribution("name")
あてはめる分布の引用符付きの名前。
YLow(vector) | Y(Vector)
打ち切りがないデータの場合は、Yだけを指定し、YHighは指定しない。打ち切りがあるデータの場合は、YLowおよびYHighに、それぞれ、打ち切りの下限値と上限値を指定してください。
オプションの引数
YHigh(vector)
打ち切りの上限値を示すベクトル。打ち切りがある場合のみ、YLowとYHighの2つを指定してください。
Weight(vector)
重み値を示すベクトル。
X(matrix)
回帰モデルの位置に対する計画行列。
Z(matrix)
回帰モデルの尺度に対する計画行列。
HoldParm(vector)
固定するパラメータの配列。パラメータを固定する場合は非欠測値、自由パラメータとして推定する場合は欠測値を指定してください。このオプションは、「パラメータが、ゼロである」や「パラメータが、特定の値である」いう仮説に対する検定を、特定のパラメータに対して行いたいときに使ってください。
Use random sample to compute initial values(percent)
初期値の計算に使うオブザベーションの割合。データベクトルが大きい場合に指定します。
Use first N observations to compute initial values(nobs)
初期値の計算に使うオブザベーションの数。データべクトルの先頭から指定した数のオブザベーションを使用します。データベクトルが大きい場合に指定します。
Fit Circle(Xvec, Yvec)
説明
最小2乗法を使って、3つ以上の点を最適に通る円をあてはめる。点が3つしか指定されていない場合は、直接解が見つかるため、誤差平方和はゼロとなります。
戻り値
円の中心点のXおよびY座標、半径の長さ、誤差平方和を含むリスト
引数
Xvec
3つ以上の点のX座標のベクトル。
Yvec
3つ以上の点のY座標のベクトル。
構文
{Xcenter, yCenter, radius, SSE} = Fit Circle(Xvec, Yvec)
Hier Clust(x)
説明
データ行列xについて、Ward法により（データを標準化せずに）階層型クラスター分析を行った履歴を戻す。
引数
x
データ行列。
IRT Ability(Q1, <Q2, Q3, ...Qn,> parmMatrix)
説明
項目反応理論のモデルで、n個の2値の項目と既知のパラメータを使用して、潜在変数のスコアを算出する。パラメータの行列はモデル内のパラメータと同じ数の行と、分析で使用する項目と同じ数の列を持っていなければなりません。
引数
Q1, Q2, ..., Qn
n個の2値の項。
parmMatrix
項目反応理論モデルのパラメータの行列。
次も参照
『多変量分析』の「項目分析」プラットフォームのオプション
KDE(vector, <named arguments>)
説明
バンド幅を自動選択して、カーネル密度推定値を戻す。
引数
vector
ベクトル。
オプションの名前付き引数
<<weights
vectorと同じ長さのベクトル。負でない任意の実数を含めることができます。度数や重みなどを指定するときに用います。
<<bandwidth(n)
負でない実数。0を指定した場合、バンド幅は自動選択されます。
<<bandwidth scale(n)
正の実数。
<<bandwidth selection(n)
バンド幅の自動選択方法として、0（Sheather and Jones）、1（正規分布参照）、2（Silvermanの経験則）、3（過平滑化）のいずれかを指定してください。
<<kernel(n)
カーネル関数として、0（Gauss）、1（Epanechnikov）、2（双加重）、3（三角）、4（矩形）のいずれかを指定してください。
LenthPSE(x)
説明
ベクトルxの値からLenthの擬似標準誤差を求める。
引数
x
ベクトル。
Max()
Maximum(var1, var2, ...)を参照してください。
Maximum(var1, var2, ...)
Max(var1, var2, ...)
説明
引数の最大値を戻す。または、引数として指定された1つの行列もしくはリストの中の最大値を戻す。複数の引数を指定する場合は、すべてを数値またはすべてを引用符付き文字列にする必要があります。
Mean(var1, var2, ...)
説明
引数の算術平均を戻す。または、1つの行列もしくはリストの値の算術平均を戻す。
Median(var1, var2, ...)
説明
引数の中央値、または1つの行列もしくはリストの中央値を戻す。
Min()
Minimum(var1, var2, ...)を参照してください。
Minimum(var1, var2, ...)
Min(var1, var2, ...)
説明
引数の最小値を戻す。または、引数として指定された1つの行列もしくはリストの中の最小値を戻す。複数の引数を指定する場合は、すべてを数値にするか、すべてを引用符付き文字列にする必要があります。
N Missing(expression)
説明
指定された複数の変数における、欠測値の個数を戻す。
Number(var1, var2, ...)
説明
指定された複数の変数における、非欠測値の個数を戻す。
Product(i=initialValue, limitValue, bodyExpr)
説明
limitValueになるまで、すべてのiについてbodyExprの結果を乗算し、積を戻す。
Quantile(p, arguments)
説明
引数の分位点pを戻す。最初の引数には、0～1のスカラー値または行列を指定できます。argumentsの引数も、1つの行列または1つのリストとして指定できます。
Range(var1, var2, ...)
説明
指定した引数における最小値と最大値を戻す。結果は、最小値と最大値を含む2要素の行ベクトルとして戻されます。
Robust PCA(X, <Lambda(2/sqrt(max(nrow, ncol)))>, <tolerance=1e-10>, <maxit(75)>, <Center(1)>, <Scale(1)>)
説明
一連の特異値分解と閾値処理を実行して、データの行列を低ランク近似行列と残差行列に分解する。
戻り値
A
低ランク近似行列
E
残差行列
S
特異値のベクトル
引数
X
データ行列。
Lambda
残差行列の疎性（スパース性）を特定する値。0より大きい値を指定します。λの値が大きいほど、残差行列は疎になります。
tolerance
収束基準。
maxit
特異値分解の最大反復回数。
Center
特異値分解の反復を実行する前にデータを中央で揃える。
Scale
特異値分解の反復を実行する前にデータのスケールを設定する。
Std Dev(var1, var2, ...)
説明
指定された複数の変数における、標準偏差を戻す。
Sum(var1, var2, ...)
説明
指定された複数の変数における、合計を戻す。「Sum(.,.)」のように、すべての引数が欠測値の場合は、欠測値を戻します。
SSQ(x1, ...)
説明
すべての要素の平方和を戻します。引数には数値、行列、リストを指定できます。スカラー値が戻されます。欠測値は除外されます。
Summarize(<dt>, <by>, <count>, <sum>, <mean>, <min>, <max>, <stddev>, <corr>, <quantile>, <first>)
説明
データテーブルの要約統計量を求め、グローバル変数に格納する。
戻り値
なし
引数
dt
（オプション）位置指定引数。データテーブルへの参照。この引数が割り当ての形式をとらない場合は、データテーブルの式とみなされます。
その他の引数はすべてオプションで、任意の順序で指定できます。通常、各引数は変数に割り当てられるので、値の表示や、さらなる操作が可能です。
name=By(col | list | Eval)
Byを指定すると、全体に対する1つの結果ではなく、Byに指定した列の各グループごとに結果が計算される。
Summarize YByX(X(<x columns>, Y (<y columns>), Group(<grouping columns>), Freq(<freq column>), Weight(<weight column>))
説明
大規模なデータセットに対し、すべての組み合わせで二変量の関係の統計量を計算する。
戻り値
YとXの組み合わせごとのp値と対数価値のデータテーブル
引数
X(col)
あてはめるモデルで使用する因子列。
Y(col)
あてはめるモデルで使用する応答列。
Group(gcol)
あてはめるモデルで使用するグループ化列。
Freq(col)
あてはめるモデルで使用する（各行の）度数列。
Weight(col)
あてはめるモデルで使用する重要度（影響度）の列。
メモ
「応答のスクリーニング」プラットフォームと同じ働きをします。
次も参照
– 『予測モデルおよび発展的なモデル』の「応答のスクリーニング」プラットフォームのオプション
– 『予測モデルおよび発展的なモデル』の応答のスクリーニング
Summation(init, limitvalue, body)
説明
initからlimitvalueまでのすべての整数について、指定された式（body）の結果を合計し、その値を戻す。
Tolerance Limit(1-alpha, p, n)
説明
標本サイズnの標本から計算される平均のうち割合pだけが含まれるような区間を、信頼水準（1-alpha）で求める。