필드 예

이것은 다음 구문을 갖는 구조화된 슬롯 모수입니다.

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

distribution은(는) 분배 이름의 선언 다음에 속성 이름 및 값 쌍이 포함된 목록입니다. 각 분포는 다음 방법으로 정의됩니다.

[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"]]], "", ""]])

예를 들어, 이항 분포를 갖는 단일 필드를 생성하는 노드를 작성하려면 다음 스크립트를 사용할 수 있습니다.

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]]], "", ""]])

이항 분포는 n 및 prob 매개변수를 사용합니다. 이항은 최소값과 최대값을 지원하지 않으므로, 이들은 빈 문자열로서 제공됩니다.

다음 예는 모든 가능한 분포 유형을 보여줍니다. 임계값은 NegativeBinomialFailures 및 NegativeBinomialTrial에서 thresh(으)로 입력됩니다.

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
])

상관계수 예

이것은 다음 구문을 갖는 구조화된 슬롯 모수입니다.

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

상관은 +1과(와) -1 사이의 임의의 숫자일 수 있습니다. 원하는 만큼의 상관계수를 지정할 수 있습니다. 모든 지정되지 않은 상관계수는 0으로 설정됩니다. 필드를 알 수 없는 경우, 상관 행렬(또는 테이블)에 상관 값을 설정해야 합니다. 알 수 없는 필드가 있는 경우 노드를 실행할 수 없습니다.