LTW - ¿Puedes agregar algunas viñetas a la sección RSS? ¿También revise lo que presento para las funciones de Calidad / Confiabilidad y Regresión General superpuestas?
BradyBrady - este es el documento del que hablé ayer y estoy trabajando en la actualización para 13. ¿Puedes echar un vistazo rápido? Podría usar un segundo par de ojos.
SOLO PARA USO INTERNO: este documento es para uso interno solo en este momento.
Características clave exclusivas de JMP® Pro. JMP Pro incluye todas las características de JMP, además de las capacidades adicionales para análisis que se enumeran a continuación.
Modelado predictivo
Modelado de redes neuronales
- Manejo automatizado de datos faltantes.
- Selección automática del número de unidades ocultas mediante el aumento de gradiente.
- Se adapta a redes neuronales de una y dos capas.
- Transformación automatizada de variables de entrada.
- Tres funciones de activación (tangente hiperbólica, lineal, gaussiana).
- Guarde columnas de validación cruzada generadas aleatoriamente.
- Guardar covariables transformadas.
- Soporte para columna de validación.
Modelado de particiones recursivas
- Elección de métodos: árbol de decisión, bosque Bootstrap (una técnica de bosque aleatorio), árbol potenciado, K vecinos más cercanos, Bayes ingenuos
- Establezca semillas al azar, suprima el subprocesamiento múltiple, use la tabla de diseño de ajuste, el descenso de gradiente estocástico disponible en Boosted Trees y Bootstrap Forest.
- Soporte para columna de validación.
- Opciones de lanzamiento de modelos dedicados para: Bosque Bootstrap, Árbol impulsado, K vecinos más cercanos y Ingenuo Bayes
Comparación de modelo
- Compare los modelos construidos en JMP Pro.
- Profiler.
- Estadísticas de ajuste (R2, tasa de clasificación errónea, curvas ROC, AUC, curvas de elevación).
- Promedio de modelos.
Hacer columna de validación
- Partición automática de datos en porciones de entrenamiento, validación y prueba; creación de columnas de validación.
- Fórmula aleatoria, aleatoria fija, aleatoria estratificada, aleatoria agrupada, métodos de punto de corte para crear los conjuntos de retención.
- Creación de la columna de validación desde el lanzamiento de la plataforma haciendo clic en el rol de la columna de validación (solo fórmula aleatoria).
Formula Depot
- Almacena y gestiona los scripts de la columna de fórmula.
- Publique comandos disponibles para Discriminante, Ajustar mínimos cuadrados (7 comandos), Ajuste logístico (Nominal y Ordinal), Árbol de decisión, Bosque Bootstrap, Árboles potenciados, Levantamiento, K vecinos más cercanos, Naive Bayes, Neural, Análisis de clase latente, Componentes principales (ancho y disperso), generalizar regresión, PLS, proceso gaussiano.
- Generar código de puntuación: SAS (DS2), C, Python, Javascript, SQL (con opción de opciones de sintaxis para diferentes destinos )
- Comparación directa de modelos recopilados en el Depósito de fórmulas mediante la Comparación de modelos.
- Profiler.
- Mostrar guión, copiar guión, copiar fórmula, copiar fórmula como columna transformar, ejecutar script para generar una columna de fórmula en la tabla de datos.
- Agregue fórmulas de las columnas de la tabla de datos.
Modelo de ajuste
Regresión generalizada
- Técnicas de regularización: cresta, lazo, lazo adaptativo, lazo doble, red elástica, red elástica adaptativa.
- Selección hacia adelante y selección de palabras en dos etapas.
- Regresión cuantil.
- Maneja datos censurados que le permiten hacer una selección variable con datos de supervivencia / confiabilidad.
- Riesgos proporcionales de Cox.
- Guarde la fórmula de simulación para usarla en la plataforma de simulación general.
- Normal, LogNormal, Weibull, Cauchy, exponencial, Gamma, Beta, binomial, Beta binomial, Poisson, distribución binomial negativa.
- Binomio cero inflado, binomio Beta, Poisson, binomio negativo, distribución gamma.
- Elección de métodos de validación: columna de validación, KFold, holdback, Leave-One-Out, BIC, AICc, ERIC.
Regresión gradual
- Soporte para columna de validación.
Regresión logística (nominal y ordinal)
- Soporte para columna de validación.
Mínimos cuadrados estándar
- Soporte para columna de validación.
Mínimos cuadrados parciales (PLS)
- La personalidad PLS en Fit Model admite una respuesta continua o categórica; factores continuos o categóricos, interacciones y términos polinómicos.
- NIPALS-estilo de imputación de valor perdido.
- Guarde columnas de validación cruzada generadas aleatoriamente.
- Una opción Estandarizar X, que centra y escala las variables individuales que se incluyen en un efecto polinómico antes de aplicar las opciones de centrado y escala.
- Elección de los métodos de validación: columna de validación, KFold, retención, dejar uno fuera.
Modelos mixtos
- Especificar efectos fijos, aleatorios y repetidos.
- Correlacione grupos de variables, configure temas y efectos continuos.
- Elección de estructura de covarianza repetida.
- Los variogramas sirven como diagnóstico visual para determinar qué estructura de correlación espacial, si la hay, es la más adecuada.
Text Explorer Analytics
- Análisis de clase latente.
- Análisis semántico latente (SVD disperso).
- Análisis del tema (SVD girado).
- Términos y documentos del clúster.
- SVD y matriz de diagrama de dispersión temática.
- Guardar columnas: documentar vectores singulares y temáticos, DTM apilado para asociación.
- Guardar fórmula: Vector singular, Vector de tema.
- Guardar vectores: plazo y tema.
Métodos multivariados
Análisis discriminante
- Soporte para columna de validación.
Modelos Especializados
Proceso gaussiano
- Capacidad para ajustar modelos con miles de filas a través de Fast GASP.
- Agregue variables categóricas a sus modelos de proceso gaussiano.
Modelos de confiabilidad y supervivencia
Diagrama de bloques de confiabilidad (RBD)
- Construir modelos de confiabilidad de sistemas complejos.
- Utilice los nodos básicos, seriales, paralelos, nudos y K de N para construir sistemas.
- Cree diseños anidados utilizando elementos de la biblioteca de diseño.
Sistema reparable Simulación (RSS)
- Motor discreto basado en simulación de eventos.
- Apoye el mantenimiento tradicional: mantenimiento correctivo y mantenimiento preventivo, como bloques de construcción listos para usar.
- yo Introducir una representación esquemática de la disposición de mantenimiento junto a un RBD en un espacio de trabajo único
- Vínculos esquemáticos entre elementos de eventos y acciones entre componentes para transmitir la idea de mantenimiento agrupado y dependencias de mantenimiento.
Supervivencia paramétrica
- Admite la selección de variables a través de un puente a la personalidad de Regresión generalizada de Fit Model.
Regresión generalizada
- Maneja datos censurados que le permiten hacer una selección variable con datos de supervivencia / confiabilidad.
- Soporte para riesgos proporcionales de Cox.
- Admite la familia de distribuciones Weibull, LogNormal, Exponencial, Gamma, Normal y ZI.
Arreglos de cobertura
- Diseñar y analizar matrices de cobertura.
- Optimice los diseños después de crearlos para reducir aún más la ejecución.
- Utilice el filtro de combinaciones no permitidas para especificar regiones de prueba no factibles.
- Importar matrices de cobertura creadas por otro software; analizar la cobertura y opcionalmente optimizar aún más.
Investigación del consumidor
Modelos de elevación
- Método de árbol de decisión para identificar los segmentos de consumidores con mayor probabilidad de responder favorablemente a una oferta o tratamiento.
- Incremental, real-lift, técnica de modelado neto.
- Soporte para columna de validación.
Modelos de elección
- Soporte para Hierarchical Bayes en Choice
- Guardar estimaciones de materias y Bayes Chain.
Análisis de asociación
- Soporte para el análisis de Market Basket.
- Analice la matriz de términos de documentos apilados generada por la plataforma Text Explorer.
Estadística computacional avanzada
Análisis unidireccional
- Pruebas exactas no paramétricas.
Análisis de contingencia
- Medidas exactas de asociación.
Bootstrapping general
- Estadísticas de Bootstrap en la mayoría de los informes con un solo clic.
Funcionalidad de simulación general
- Un solo clic simula estadísticas en la mayoría de los informes.
- Cálculos de potencia en casi cualquier cosa.
- Soporte para paramétrico bootstrapping
- Pruebas de aleatorización.
