再：JMP Pro専用の機能（JMP Pro 13用のアップデート） LTW - RSSセクションに箇条書きを追加できますか。また、品質/信頼性と一般化された回帰の機能が重複しているために何を書き留めたのかも確認します。
ブレイディブレイディ - これは私が昨日私が13のために更新することに取り組んでいることについて話していた文書です。ちょっと見てください - 私は目の2番目のセットを使うことができました。
JMP Pro専用の機能（JMP Pro 13のアップデート）内部使用のみ：このドキュメントは現時点では内部使用のみです。
JMP®Pro専用の主な機能。JMP Proには、JMPのすべての機能に加えて、下記の分析のための追加機能が含まれています。
予測モデリング
ニューラルネットワークモデリング
- 欠落データの自動処理。
- 勾配ブースティングを使用した非表示のユニット数の自動選択。
- 1層と2層の両方のニューラルネットワークに適合します。
- 入力変数の自動変換。
- 3つのアクティブ化関数（双曲線正接、線形、ガウス）。
- ランダムに生成された交差検定列を保存します。
- 変換された共変量を保存します。
- 検証列のサポート。
再帰的パーティションモデリング
- メソッドの選択：ディシジョンツリー、ブートストラップフォレスト（ランダムフォレストテクニック）、ブーストツリー、K最近傍、ナイーブベイズ
- ランダムシードの設定、マルチスレッドの抑制、チューニングデザインテーブルの使用、Boosted TreesおよびBootstrap Forestで利用可能な確率的勾配降下法。
- 検証列のサポート。
- 専用のモデル起動オプション： ブートストラップフォレスト、ブーストツリー、 K最近傍とナイーブベイズ。
モデル比較
- JMP Proで構築されたモデルを比較します。
- プロファイラー。
- フィット統計（R2、誤分類率、ROC曲線、AUC、リフト曲線）。
- モデルの平均化。
検証列を作成
- データのトレーニング、検証、テスト部分への自動分割。検証列の作成。
- ホールドバックセットを作成するための数式ランダム、固定ランダム、層別ランダム、グループ化ランダム、カットポイントメソッド。
- 検証列の役割（式ランダムのみ）をクリックして、プラットフォームの起動から検証列を作成します。
フォーミュラデポ
- 数式列スクリプトを保存および管理します。
- Discriminant、Fight Least Squares（7コマンド）、Fit Logistic（Nominal and Ordinal）、Decision tree、Bootstrap forest、Boosted trees、Uplift、K最近傍、Naive Bayes、Neural、潜在クラス分析、主成分（広い）およびスパース）、一般化回帰、PLS、ガウス過程。
- スコアコードの生成：SAS（DS2）、C、Python、JavaScript、SQL（構文オプションの選択あり） 別の目的地 ）。
- モデル比較を使用してFormula Depotで収集されたモデルの直接比較。
- プロファイラー。
- スクリプトの表示、スクリプトのコピー、数式のコピー、数式のコピーカラム変換、スクリプトを実行してデータテーブルに数式列を生成します。
- データテーブルの列から数式を追加します。
フィットモデル
一般化された回帰
- 正則化手法：リッジ、投げ縄、適応投げ縄、二重投げ縄、Elastic Net、適応Elastic Net。
- フォワード選択と2段階のForword選択。
- 四分位回帰。
- 打ち切りデータを処理し、生存/信頼性データを使用して変数を選択できるようにします。
- コックス比例ハザード。
- 一般的なシミュレーションプラットフォームで使用するためにシミュレーション式を保存します。
- 正規、LogNormal、ワイブル、コーシー、指数、ガンマ、ベータ、二項、ベータ二項、ポアソン、負の二項分布。
- ゼロ膨張2項、ベータ2項、ポアソン、負の2項、ガンマ分布。
- 検証方法の選択：検証列、KFold、ホールドバック、one-one-out、BIC、AICc、ERIC。
ステップワイズ回帰
ロジスティック回帰（名義と順序）
標準最小二乗
部分最小二乗（PLS）
- フィットモデルのPLSパーソナリティは、継続的またはカテゴリカル応答をサポートします。連続的またはカテゴリカルな要因、相互作用、多項式の項。
- NIPALSスタイルの欠損値補完。
- ランダムに生成された交差検定列を保存します。
- 標準化Xオプション。これは、センタリングオプションとスケーリングオプションを適用する前に、多項式効果に含まれる個々の変数をセンタリングおよびスケーリングします。
- 検証方法の選択：検証列、KFold、holdback、leave-one-out。
混合モデル
- 固定効果、ランダム効果、繰り返し効果を指定します。
- 変数のグループを関連付け、主題と継続的効果を設定します。
- 繰り返される共分散構造の選択。
- バリオグラムは、視覚的診断として機能し、空間相関構造がある場合、どの構造が最も適切かを決定します。
テキストエクスプローラー分析
- 潜在クラス分析。
- 潜在的意味分析（スパースSVD）。
- トピック分析（回転SVD）。
- クラスターの用語とドキュメント。
- SVDおよびトピック散布図行列。
- 列の保存：ドキュメントの特異ベクトルとトピックベクトル、関連付け用のスタックDTM。
- 数式を保存：特異ベクトル、トピックベクトル。
- ベクトルの保存：用語とトピック。
多変量メソッド
判別分析
専門モデル
ガウス過程
- Fast GASPにより、数千行のモデルにフィットする機能。
- カテゴリー変数をガウスプロセスモデルに追加します。
信頼性と生存モデル
信頼性ブロック図（RBD）
- 複雑なシステム信頼性のモデルを構築します。
- システムを構築するには、Nノードから基本、シリアル、パラレル、ノット、およびKを使用します。
- デザインライブラリの要素を使用してネストされたデザインを作成します。
修理可能なシステムシミュレーション（RSS）
- 離散イベントシミュレーションベースのエンジン。
- 従来のメンテナンスをサポート：既製のビルディングブロックとしての修正メンテナンスと予防メンテナンス。
- 私のRBDの側面に沿ったメンテナンス配置の図式表現の紹介単一のワークスペース。
- グループ化されたメンテナンスとメンテナンスの依存関係のアイデアを伝えるための、コンポーネント間のイベント要素とアクション要素間の図式的なリンク。
パラメトリックサバイバル
- フィットモデルの一般化回帰パーソナリティへのブリッジを介した変数選択をサポートします。
一般化された回帰
- 打ち切りデータを処理し、生存/信頼性データを使用して変数を選択できるようにします。
- Cox比例ハザードのサポート。
- 分布のWeibull、LogNormal、Exponential、Gamma、Normal、ZIファミリーをサポートします。
アレイのカバー
- カバーするアレイを設計および分析します。
- 作成後の設計を最適化して、実行をさらに削減します。
- 許可されていない組み合わせフィルターを使用して、実行不可能なテスト領域を指定します。
- 他のソフトウェアで作成されたカバーアレイをインポートします。カバレッジを分析し、オプションでさらに最適化します。
消費者調査
隆起モデル
- オファーまたは治療に好意的に反応する可能性が最も高い消費者セグメントを特定するためのディシジョンツリー方式。
- インクリメンタル、真のリフト、ネットモデリングテクニック。
- 検証列のサポート。
選択モデル
- 選択可能な階層ベイズのサポート
- 被験者の推定値とベイズチェーンを保存します。
関連分析
- マーケットバスケット分析のサポート。
- テキストエクスプローラープラットフォームによって生成されたスタックされたドキュメントの用語マトリックスを分析します。
高度な計算統計
一方向分析
不測の事態の分析
一般的なブートストラップ
- シングルクリックでほとんどのレポートのブートストラップ統計。
一般的なシミュレーション機能
- ほとんどのレポートで、シングルクリックで統計をシミュレートします。
- ほとんどすべての電力計算。
- パラメトリックのサポートブートストラップ
- ランダム化テスト。
アーカイブJMP Pro
