후에 나의 학술 자료 소개 , 두 번째 게시물에서는 JMP 소프트웨어에 내장된 리소스를 사용하여 핵심 통계 개념을 가르치는 방법을 설명합니다.
대화형 교육 모듈
Did you know that JMP has built-in resources for teaching statistics?Did you know that JMP has built-in resources for teaching statistics?Did you know that JMP has built-in resources for teaching statistics?Did you know that JMP has built-in resources for teaching statistics?JMP에는 통계 교육을 위한 리소스가 내장되어 있다는 사실을 알고 계셨나요? 그것은 무엇입니까? 샘플링 분포, 신뢰 구간, 가설 테스트, 회귀 또는 분산 분석(ANOVA) 등과 같은 통계 개념을 시연하거나 탐색하기 위해 JSL에서 개발된 10개의 "데모 애플릿"입니다.
어디서 찾을 수 있나요? JMP 및 JMP Pro에서 다음을 엽니다. 도움말 메뉴 > 샘플 데이터 > 교육 스크립트 > 대화형 교육 모듈 . JMP Student Edition에서 다음을 엽니다. 애플릿 메뉴 (JMP Student Edition과 학교 전체 보조금에 대해 자세히 알아보세요. JMP 블로그 ).
사용하는 방법? 교육 모듈은 수업 중 대화형 시연을 위해 설계되었지만 학생들이 통계 개념을 탐구하는 데에도 사용할 수 있습니다. 많은 모듈은 "내 데이터 / 내 샘플"과 같은 옵션을 선택하여 사용자 정의 데이터를 가져올 수 있으며, 이를 통해 연습이나 평가에도 적용할 수 있습니다.
각 모듈에는 통계 개념을 가장 효과적으로 시연하기 위한 사용법, 모든 옵션 및 많은 팁을 설명하는 온라인 도움말 문서에 대한 링크가 있습니다. 주문형 학술 웹 세미나의 모든 모듈을 보여주는 비디오 튜토리얼을 시청할 수 있습니다. "JMP 통계 개념 애플릿 사용" .
애플릿 회귀를 시연하고, 예를 들어, "최선의 추측" 선형 적합과 최소 제곱 적합, 잔차 및 제곱 오차의 합, 모집단 특성과 표본 통계, 불확실성 등의 개념을 다룹니다. 데이터는 구성 가능한 정규 모집단에서 가져오거나, 공개 데이터 세트에서 가져오거나, 모든 데이터 포인트를 수동으로 설정하여 자체 생성할 수 있습니다.
Module “Demonstrate Regression” showing sum of squared errors (SSE) and fits for 100 samplesModule “Demonstrate Regression” showing sum of squared errors (SSE) and fits for 100 samplesModule “Demonstrate Regression” showing sum of squared errors (SSE) and fits for 100 samplesModule “Demonstrate Regression” showing sum of squared errors (SSE) and fits for 100 samples제곱 오차(SSE)의 합과 100개 표본에 대한 적합치를 보여주는 모듈 "회귀 분석"
더 많은 스크립트로 작성된 데모는 도움말 > 스크립트 교육 > 데모 교육(예: p-값, 검정력, 공선성 또는 베이즈 규칙 시연)에서 찾을 수 있습니다. 이러한 애니메이션 중 일부는 JMP 플랫폼에도 내장되어 있습니다(예: 분포 > 검정 평균의 "PValue animation" 및 "Power animation"). JMP 사용자 커뮤니티에서 다음과 같은 유용한 교육 도구를 찾을 수도 있습니다. "두 평균 또는 중앙값에 대한 순열 테스트" 또는 "Box-Cox 전력 변환 시연 ."
계산기 및 시뮬레이터
그것은 무엇입니까? 계산기는 다양한 가설 검정에 대한 신뢰 구간, 표본 크기 및 p-값을 간편하게 계산하기 위한 스크립트 도구입니다. 시뮬레이터는 예를 들어 중심 극한 정리를 표시하기 위한 데이터 생성, 주사위 굴림 시뮬레이션 또는 소수 생성을 위한 공식이 저장된 JMP 데이터 테이블입니다.
Calculator Hypothesis Test on MeanCalculator Hypothesis Test on MeanCalculator Hypothesis Test on MeanCalculator Hypothesis Test on Mean평균에 대한 계산기 가설 검정
Simulator Central Limit TheoremSimulator Central Limit TheoremSimulator Central Limit TheoremSimulator Central Limit Theorem시뮬레이터 중심 극한 정리
어디서 찾을 수 있나요? JMP 샘플 데이터( 도움말 > 샘플 데이터 > 계산기; 도움말 > 샘플 데이터 > 시뮬레이션 ). 모든 계산기 스크립트는 변경하려는 경우 JSL 소스 파일로도 사용할 수 있습니다( 도움말 > 샘플 데이터 > 모든 샘플 데이터 파일의 알파벳순 목록 보기 > 계산기 ). 시뮬레이터의 경우 '를 클릭하여 공식 편집기에서 저장된 공식을 열 수 있습니다. +' 열 패널의 아이콘.
사용하는 방법? 계산기는 설명이 필요 없으며 사용하기 매우 쉽습니다. 학생들에게 어디서 찾을 수 있는지 알려주세요. 시뮬레이션 데이터 테이블에서 데이터를 생성하려면 다음을 선택합니다. 행 > 행 추가… 각 열의 수식을 기반으로 추가하려는 행 수를 설정합니다. 일부 시뮬레이터에는 스크립트를 실행하여 새 데이터를 분석하기 위한 스크립트가 저장되어 있습니다(녹색 삼각형 클릭).
부트스트랩핑 및 시뮬레이션
그것은 무엇입니까? 통계의 표본분포를 테스트하기 위한 간편한 리샘플링 방법인 부트스트래핑과 유의성 테스트를 위한 리샘플링 방법인 무작위화 테스트를 위한 시뮬레이션에는 몇 가지 장점이 있습니다. 첫째, 표본 분포와 같은 주요 개념을 별도의 설명 없이 경험적으로 도입할 수 있습니다. 확률과 같은 광범위한 이론을 가르칩니다.
둘째, 부트스트래핑과 시뮬레이션을 통해 기본 분포를 알지 않고도 통계를 추정할 수 있습니다. ( 또한 Hesterberg, T.(1998)를 참조하십시오: “통계 교육을 위한 시뮬레이션 및 부트스트래핑” . ASA: 통계 교육 섹션의 절차, 44 - 52.)
찾을 수 있는 곳: 모든 학술 사이트 라이센스와 함께 제공되는 JMP Pro에서는 Bootstrap과 Simulate를 단 한 번의 (숨겨진) 클릭만으로 사용할 수 있습니다. 거의 모든 JMP 보고서에서 학생들은 관심 있는 통계를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 부트스트랩 또는 시뮬레이션 .
사용하는 방법? 부트스트랩핑에서는 부트스트랩 샘플* 수를 요청하고 원본 샘플(제외된 행) 및 모든 부트스트랩 샘플에 대한 통계를 포함하는 새 데이터 테이블을 생성합니다. JMP는 다양한 수준에서 경험적 신뢰 한계를 보여주는 분포 스크립트를 새 데이터 테이블에 추가합니다.
Simulate를 사용하려면 기존 명목 열에 대해 전환되는 대체 재추출을 사용하여 수식 열을 준비해야 합니다. 자세한 시뮬레이션 데모를 보려면 학술 웹 세미나를 시청하세요. JMP를 활용한 고급 연구 방법 .
*다른 여러 가지 옵션이 있지만 경험상 JMP에서 신중하게 설정한 기본값을 유지하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 JMP 도움말을 참조하세요.
Two-sample t-test: Original estimate (red line) of the difference between the means and empirical (simulated) p-values and confidence intervalsTwo-sample t-test: Original estimate (red line) of the difference between the means and empirical (simulated) p-values and confidence intervalsTwo-sample t-test: Original estimate (red line) of the difference between the means and empirical (simulated) p-values and confidence intervalsTwo-sample t-test: Original estimate (red line) of the difference between the means and empirical (simulated) p-values and confidence intervals2-표본 t-검정: 평균과 경험적(시뮬레이션된) p-값 및 신뢰 구간 간의 차이에 대한 원래 추정치(빨간색 선)
그만큼 다음 게시물 예를 들어 다변량 분석, 예측 모델링 또는 실험 설계를 위한 통계 방법을 가르치는 리소스를 제공합니다.
다른 포스팅을 보시려면 클릭하세요 JMP를 이용한 교육에 관한 이 시리즈 .
