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我需要比较暴露于一定浓度范围内的有机体的亚致死毒理学终点的结果。终点是出现（出现或未出现），生物体通常不会出现，因此浓度越高，出现率越高（避免受污染的沉积物）。

经验。设计：处理包括：5 个浓度和一个对照（0 mg/kg）

• 每个罐 1 个有机体，每个浓度或对照 10 个重复
• 30 天暴露期
• 暴露期间记录的 21 天观察结果（如果有机体在整个测试期间存活）
• 数据链接在下面的 Google 表格上

我想做的比较：

1. 在所有浓度范围内，以及
2. 在每个浓度和控制之间。
3. 用另外两种化学物质重复了这个实验，所以我想比较这些结果（例如，通过 20% 或 50% 的效应浓度）。

我对使用 JMP 很满意，对 Graphpad Prism 和 R 也很满意。

我的顾问建议我不能进行这些比较，因为不同治疗组的观察次数不均匀。根据我所做的阅读，这似乎是错误的，但同时我还没有找到一个明确的例子（至少对我来说），它的数据具有与我相同的特征。

Google 表格上的数据表

谢谢你。

I am using an older version of pandas (0.19) / python (3.6.4) to run a large data processing script that can take a long time time to run. One big time sink is my I/O method which is reading / writing .csv files for large files (~ >100-300 MB in many cases) using pandas read_csv and to_csv.

I was working on speeding up the script and came upon .hdf5 and found that pandas to_hdf and read_hdf is ~ 20x faster than the equivalent csv methods for my files. They work well in pandas (the write / read fidelity seems good to me). This would be a huge help to me.

BUT, I often visualize outputs in JMP and I can't figure out how to easily open h5 in JMP. When I do, I see multiple tables and often if I have string data columns they show up in their own table or else don't seem to be imported in a way that I can find the actual strings.

Any suggestions?

我运行 JMP 15.2.0 并且我的 jsl 脚本包含这部分代码，它有一个小错误：

第二个ColumnA应该有一个前导:，以便用 null 替换 99。但是由于某种原因，尽管存在错误，但当通过 JMP 作为脚本运行时，它仍然有效，但在作为“加载项”安装时却无效。

当作为脚本运行时，为什么完全相同的脚本会起作用（即，99 按预期无效），而不是作为“加载项”（99 仍然存在并且日志中没有错误出现）？

无论是通过 JMP 作为脚本还是作为“加载项”运行，jsl 不应该被解释为相同的吗？我的 JMP 实例能否以某种方式设置为针对不同模式使用不同的引擎？有没有其他人观察到这种令人困惑的 JMP 奇怪现象？

我正在尝试根据给定体脂百分比的样本数据集创建预测模型。数据分为 80% 训练和 20% 测试。响应变量是“体脂百分比”。我试图了解残留体脂百分比值在 JMP 中代表什么。

基本上，测试集在我需要预测的体脂百分比下具有空值。残差代表什么吗？谁能帮我理解下面屏幕截图中突出显示的列代表什么？或者在 JMP 中是否有更好的方法来获得这些预测值？

在此处输入图像描述

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尝试了解 SQL 中的所有 JOIN 函数。有使用 JMP 表工具的经验。

有人制定了从 JMP 到 SQL 的学习指南吗？即“如果您在 JMP 中进行右外连接，请在 SQL 中使用此语法..”