LTW - puoi aggiungere alcuni proiettili alla sezione RSS? Esaminare anche cosa ho messo per le caratteristiche sovrapposte Qualità / Affidabilità e Regressione generalizzata?
BradyBrady - questo è il documento di cui stavo parlando ieri che sto lavorando all'aggiornamento per il 13. Puoi dare un'occhiata veloce - Potrei usare un secondo set di occhi.
SOLO PER USO INTERNO: questo documento è solo per uso interno in questo momento.
Funzionalità chiave esclusive di JMP® Pro. JMP Pro include tutte le funzionalità di JMP, oltre alle funzionalità aggiuntive per le analisi elencate di seguito.
Modellazione predittiva
Modellazione di reti neurali
- Gestione automatizzata dei dati mancanti.
- Selezione automatica del numero di unità nascoste utilizzando l'amplificazione del gradiente.
- Adatta a reti neurali a uno e due strati.
- Trasformazione automatizzata delle variabili di input.
- Tre funzioni di attivazione (Tangente iperbolica, Lineare, Gaussiana).
- Salva colonne di convalida incrociata generate casualmente.
- Salva le covariate trasformate.
- Supporto per la colonna di convalida.
Modellazione ricorsiva delle partizioni
- Scelta dei metodi: albero decisionale, foresta Bootstrap (una tecnica a foresta casuale), albero potenziato, K vicini più vicini, Naive Bayes
- Imposta seed casuali, elimina il multithreading, usa la tabella di progettazione tuning, la discesa gradiente stocastica disponibile in Boosted Trees e Bootstrap Forest.
- Supporto per la colonna di convalida.
- Opzioni di lancio del modello dedicate per: Foresta Bootstrap, Albero potenziato, K vicini più vicini e Ingenuo Bayes.
Confronto tra modelli
- Confronta i modelli integrati in JMP Pro.
- Profiler.
- Statistiche di adattamento (R2, tasso di classificazione errata, curve ROC, AUC, curve di sollevamento).
- Media del modello.
Crea colonna di convalida
- Partizionamento automatico dei dati in porzioni di training, validazione e test; creazione di colonne di validazione.
- Formula casuale, random fissa, stratificata random, raggruppata random, metodi cutpoint per creare i set di holdback.
- Creazione della colonna di convalida dall'avvio della piattaforma facendo clic sul ruolo della colonna di convalida (solo formula casuale).
Deposito di formula
- Memorizza e gestisce gli script della colonna formula.
- Pubblica i comandi disponibili per Discriminante, Adatta i minimi quadrati (7 comandi), Adatta logistica (nominale e ordinale), Albero decisionale, Foresta di bootstrap, Alberi potenziati, Uplift, K vicini più vicini, Naive Bayes, Neurale, Analisi di classe latente, Componenti principali (ampio e scarso), generalizzare la regressione, PLS, processo gaussiano.
- Genera codice punteggio: SAS (DS2), C, Python, Javascript, SQL (con scelta delle opzioni di sintassi per destinazioni diverse ).
- Confronto diretto dei modelli raccolti nel deposito formula tramite Confronto modelli.
- Profiler.
- Mostra script, copia script, copia formula, copia formula come colonna trasforma, esegui script per generare la colonna formula nella tabella dei dati.
- Aggiungi formule dalle colonne della tabella dati.
Modello adatto
Regressione generalizzata
- Tecniche di regolarizzazione: cresta, lazo, lazo adattivo, doppio lazo, rete elastica, rete elastica adattiva.
- Selezione diretta e selezione forword in due fasi.
- Regressione quantile.
- Gestisce i dati censurati che consentono di effettuare una selezione variabile con dati di sopravvivenza / affidabilità.
- Rischi proporzionali di Cox.
- Salva la formula di simulazione per utilizzarla nella piattaforma di simulazione generale.
- Normale, LogNormal, Weibull, Cauchy, esponenziale, gamma, beta, binomiale, beta binomiale, Poisson, distribuzione binomiale negativa.
- Binomio zero gonfiato, binomio beta, Poisson, binomio negativo, distribuzione gamma.
- Scelta dei metodi di convalida: colonna di convalida, KFold, holdback, Leave-one-out, BIC, AICc, ERIC.
Regressione graduale
- Supporto per la colonna di convalida.
Regressione logistica (nominale e ordinale)
- Supporto per la colonna di convalida.
Minimi quadrati standard
- Supporto per la colonna di convalida.
Minimi quadrati parziali (PLS)
- La personalità PLS nel modello adatto supporta una risposta continua o categorica; fattori continui o categorici, interazioni e termini polinomiali.
- Imputazione del valore mancante in stile NIPALS.
- Salva colonne di convalida incrociata generate casualmente.
- Un'opzione X standardizzata, che centra e scala le singole variabili incluse in un effetto polinomiale prima di applicare le opzioni di centraggio e ridimensionamento.
- Scelta dei metodi di convalida: colonna di convalida, KFold, holdback, Leave-one-out.
Modelli misti
- Specifica effetti fissi, casuali e ripetuti.
- Correlare gruppi di variabili, impostare soggetto ed effetti continui.
- Scelta della struttura della covarianza ripetuta.
- I varigrammi servono come diagnostica visiva per determinare quale, se del caso, la struttura di correlazione spaziale è più appropriata.
Analizzatore di testo
- Analisi della classe latente.
- Analisi semantica latente (SVD sparsa).
- Analisi argomento (SVD ruotato).
- Termini e documenti del cluster.
- SVD e Topic Scatterplot Matrix.
- Salva colonne: vettori documento singolare e tematico, DTM in pila per associazione.
- Salva formula: Singolare vettoriale, Argomento vettoriale.
- Salva vettori: termine e argomento.
Metodi multivariati
Analisi discriminante
- Supporto per la colonna di convalida.
Modelli specializzati
Processo gaussiano
- Capacità di adattarsi a modelli con migliaia di file tramite Fast GASP.
- Aggiungi variabili categoriche ai tuoi modelli di processo gaussiano.
Modelli di affidabilità e sopravvivenza
Diagramma a blocchi di affidabilità (RBD)
- Costruisci modelli di affidabilità del sistema complesso.
- Usa nodi di base, seriale, parallelo, nodo e K out di N per costruire sistemi.
- Costruisci progetti nidificati usando gli elementi della libreria dei progetti.
Sistema riparabile Simulazione (RSS)
- Motore basato sulla simulazione di eventi discreti.
- Supportare la manutenzione tradizionale: manutenzione correttiva e manutenzione preventiva, come blocchi predefiniti.
- io produrre una rappresentazione schematica della disposizione di manutenzione lungo il lato di un RBD in a unico spazio di lavoro.
- Collegamenti schematici tra gli eventi e gli elementi di azione tra i componenti per trasmettere l'idea di manutenzione raggruppata e dipendenze di manutenzione.
Sopravvivenza parametrica
- Supporta la selezione delle variabili tramite un ponte alla personalità di regressione generalizzata del modello di adattamento.
Regressione generalizzata
- Gestisce i dati censurati che consentono di effettuare una selezione variabile con dati di sopravvivenza / affidabilità.
- Supporto per rischi proporzionali di Cox.
- Supporta la famiglia di distribuzioni Weibull, LogNormal, Exponential, Gamma, Normal e ZI.
Array di copertura
- Progettare e analizzare array di copertura.
- Ottimizza i progetti dopo che sono stati creati per un'ulteriore riduzione della corsa.
- Utilizzare il filtro combinazioni non consentite per specificare le aree di test non realizzabili.
- Importare array di copertura creati da altri software; analizzare la copertura e facoltativamente ottimizzare ulteriormente.
Ricerca sui consumatori
Modelli di sollevamento
- Metodo dell'albero decisionale per identificare i segmenti di consumatori che hanno maggiori probabilità di rispondere favorevolmente a un'offerta o un trattamento.
- Tecnica di modellazione netta incrementale, true-lift.
- Supporto per la colonna di convalida.
Modelli scelti
- Supporto per Hierarchical Bayes in Choice
- Salva le stime dei soggetti e la catena di Bayes.
Analisi dell'associazione
- Supporto per l'analisi del paniere di mercato.
- Analizza la matrice di termini del documento in pila generata dalla piattaforma di esplorazione testo.
Statistiche computazionali avanzate
Analisi a senso unico
- Test esatti non parametrici.
Analisi di emergenza
- Misure esatte di associazione.
Bootstrapping generale
- Statistiche bootstrap nella maggior parte dei report con un solo clic.
Funzionalità di simulazione generale
- Un clic simula le statistiche nella maggior parte dei report.
- Calcoli di potenza su quasi tutto.
- Supporto per parametrico bootstrapping
- Test di randomizzazione.
