Esempio di fields

Questo è un parametro di slot strutturato con la seguente sintassi:

simgennode.setPropertyValue("fields", [
    [field1, storage, locked, [distribution1], min, max],
    [field2, storage, locked, [distribution2], min, max],
    [field3, storage, locked, [distribution3], min, max]
])

distribution è una dichiarazione del nome della distribuzione seguito da un elenco contenente le coppie di nomi di attributo e valori. Ciascuna distribuzione è definita nel seguente modo:

[distributionname, [[par1], [par2], [par3]]]

simgennode = modeler.script.stream().createAt("simgen", u"Sim Gen", 726, 322)
simgennode.setPropertyValue("fields", [["Age", "integer", False, ["Uniform",[["min","1"],["max","2"]]], "", ""]])

Ad esempio, per creare un nodo che genera un solo campo con una distribuzione Binomial è possibile utilizzare il seguente script:

simgen_node1 = modeler.script.stream().createAt("simgen", u"Sim Gen", 200, 200)
simgen_node1.setPropertyValue("fields", [["Education", "Real", False, ["Binomial", [["n", 32],
 ["prob", 0.7]]], "", ""]])

La distribuzione Binomial utilizza due parametri: n e prob. Poiché Binomial non supporta i valori minimo e massimo, questi vengono forniti da una stringa vuota.

I seguenti esempi mostrano tutti i tipi di distribuzione possibili. Tenere presente che la soglia viene inserita come thresh in NegativeBinomialFailures e NegativeBinomialTrial.

stream = modeler.script.stream()

simgennode = stream.createAt("simgen", u"Sim Gen", 200, 200)

beta_dist = ["Field1", "Real", False, ["Beta",[["shape1","1"],["shape2","2"]]], "", ""]
binomial_dist = ["Field2", "Real", False, ["Binomial",[["n" ,"1"],["prob","1"]]], "", ""]
categorical_dist = ["Field3", "String", False, ["Categorical", [["A",0.3],["B",0.5],["C",0.2]]], "", ""]
dice_dist = ["Field4", "Real", False, ["Dice", [["1" ,"0.5"],["2","0.5"]]], "", ""]
exponential_dist = ["Field5", "Real", False, ["Exponential", [["scale","1"]]], "", ""]
fixed_dist = ["Field6", "Real", False, ["Fixed", [["value","1" ]]], "", ""]
gamma_dist = ["Field7", "Real", False, ["Gamma", [["scale","1"],["shape"," 1"]]], "", ""]
lognormal_dist = ["Field8", "Real", False, ["Lognormal", [["a","1"],["b","1" ]]], "", ""]
negbinomialfailures_dist = ["Field9", "Real", False, ["NegativeBinomialFailures",[["prob","0.5"],["thresh","1"]]], "", ""]
negbinomialtrial_dist = ["Field10", "Real", False, ["NegativeBinomialTrials",[["prob","0.2"],["thresh","1"]]], "", ""]
normal_dist = ["Field11", "Real", False, ["Normal", [["mean","1"] ,["stddev","2"]]], "", ""]
poisson_dist = ["Field12", "Real", False, ["Poisson", [["mean","1"]]], "", ""]
range_dist = ["Field13", "Real", False, ["Range", [["BEGIN","[1,3]"] ,["END","[2,4]"],["PROB","[[0.5],[0.5]]"]]], "", ""]
triangular_dist = ["Field14", "Real", False, ["Triangular", [["min","0"],["max","1"],["mode","1"]]], "", ""]
uniform_dist = ["Field15", "Real", False, ["Uniform", [["min","1"],["max","2"]]], "", ""]
weibull_dist = ["Field16", "Real", False, ["Weibull", [["a","0"],["b","1 "],["c","1"]]], "", ""]

simgennode.setPropertyValue("fields", [\
beta_dist, \
binomial_dist, \
categorical_dist, \
dice_dist, \
exponential_dist, \
fixed_dist, \
gamma_dist, \
lognormal_dist, \
negbinomialfailures_dist, \
negbinomialtrial_dist, \
normal_dist, \
poisson_dist, \
range_dist, \
triangular_dist, \
uniform_dist, \
weibull_dist
])

Esempio di correlations

Questo è un parametro di slot strutturato con la seguente sintassi:

simgennode.setPropertyValue("correlations", [
    [field1, field2, correlation],
    [field1, field3, correlation],
    [field2, field3, correlation]
])

La correlazione può essere qualsiasi numero compreso tra +1 e -1. È possibile specificare tutte le correlazioni desiderate. Tutte le correlazioni non specificate vengono impostate su zero. Se alcuni campi sono sconosciuti, il valore di correlazione deve essere impostato sulla matrice di correlazione (o tabella). Quando sono presenti campi sconosciuti, non è possibile eseguire il nodo.