後私の学術リソースの紹介、この 2 番目の投稿では、JMP ソフトウェアに組み込まれたリソースを使用して、中核となる統計概念を教える方法について説明します。
インタラクティブな教育モジュール
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?JMP には統計を教えるためのリソースが組み込まれていることをご存知ですか?それは何ですか？ JSL で開発された 10 個の「デモ アプレット」。サンプリング分布、信頼区間、仮説検定、回帰または分散分析 (ANOVA) などの統計概念を実証または調査します。
どこで見つけられますか？ JMP および JMP Pro で、 [ヘルプ]メニュー > [サンプル データ] > [ティーチング スクリプト] > [インタラクティブ ティーチング モジュール] 。 JMP Student Edition で、アプレットメニュー(JMP Student Edition と学校全体の補助金について詳しくは、こちらをご覧ください。 JMPブログ）。
使い方？ 教育モジュールはクラスでのインタラクティブなデモンストレーション用に設計されていますが、学生が統計概念を探求するために使用することもできます。 多くのモジュールでは、「マイ データ / マイ サンプル」などのオプションを選択してカスタム データをインポートでき、演習や評価にも適用できます。
各モジュールにはオンライン ヘルプ ドキュメントへのリンクがあり、その使用方法、すべてのオプション、統計概念を最も効果的にデモするための多くのヒントが説明されています。 オンデマンドのアカデミック ウェビナーですべてのモジュールを示すビデオ チュートリアルを視聴できます。 「JMP 統計概念アプレットの使用」 。
アプレット退行を実証し、たとえば、「最良推測」線形フィットと最小二乗フィット、残差と二乗誤差の合計、母集団の特性とサンプル統計、不確実性などの概念を扱います。 データは、構成可能な正規母集団から取得することも、オープン データ セットからインポートすることも、すべてのデータ ポイントを手動で設定して独自に作成することもできます。
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 samples100 個のサンプルに対する誤差二乗和 (SSE) と適合を示すモジュール「回帰のデモ」
その他のスクリプト デモンストレーターは、[ヘルプ] > [教育スクリプト] > [教育デモンストレーション] にあります (p 値、検出力、共線性、またはベイズ ルールのデモなど)。 これらのアニメーションの一部は、たとえば、[分布] > [テスト平均] の「PValue アニメーション」や「パワー アニメーション」など、JMP プラットフォームにも組み込まれています。 JMP ユーザーコミュニティでは、次のような便利な教育ツールも見つけることができます。 「2 つの平均値または中央値の並べ替えテスト」または「ボックス-コックスの力の変換をデモンストレーションする」 。」
計算機とシミュレーター
それは何ですか？ 計算ツールは、さまざまな仮説検定の信頼区間、サンプル サイズ、p 値を便利に計算するためのスクリプト ツールです。 シミュレータは、保存された数式を含む JMP データ テーブルで、たとえば、中心極限定理を示すデータを作成したり、サイコロの出目をシミュレートしたり、プリム番号を生成したりするために使用されます。
Calculator Hypothesis Test on MeanCalculator Hypothesis Test on MeanCalculator Hypothesis Test on MeanCalculator Hypothesis Test on Mean平均に対する電卓の仮説検定
Simulator Central Limit TheoremSimulator Central Limit TheoremSimulator Central Limit TheoremSimulator Central Limit Theoremシミュレータの中心極限定理
どこで見つけられますか？ JMPサンプルデータ( [ヘルプ] > [サンプル データ] > [計算機];ヘルプ > サンプル データ > シミュレーション）。 変更したい場合は、すべての計算機スクリプトを JSL ソース ファイルとしても利用できます (ヘルプ > サンプル データ > すべてのサンプル データ ファイルのアルファベット順リストを表示 > 計算機）。 シミュレータの場合、「」をクリックすると、保存されている数式を数式エディタで開くことができます。 +' [列]パネルのアイコン。
使い方？ 計算機は一目瞭然で、非常に使いやすいです。どこにあるかを生徒に教えるだけです。 シミュレーション データ テーブルにデータを作成するには、行 > 行を追加…各列の数式に基づいて、追加する行数を設定します。 一部のシミュレーターにはスクリプトが保存されており、スクリプトを実行する (緑色の三角形をクリックする) ことで新しいデータを分析できます。
ブートストラップとシミュレーション
それは何ですか？ 統計のサンプリング分布をテストするための簡単に取得できるリサンプリング手法であるブートストラップと、有意性をテストするためのリサンプリング手法であるランダム化テストのシミュレーションには、いくつかの利点があります。 まず、標本分布などの重要な概念を、実験を必要とせずに経験的に導入できます。確率などの広範な理論を教えます。
第 2 に、ブートストラップとシミュレーションにより、基礎となる分布を知らなくても統計を推定できます。 ( Hesterberg, T. (1998) も参照してください。 「統計を教えるためのシミュレーションとブートストラッピング」 。 ASA: 統計教育に関するセクションの議事録、44 ～ 52)。
どこで見つけられるか:すべての学術サイトのライセンスに付属している JMP Pro では、ブートストラップとシミュレートを (非表示の) ワンクリックで実行できます。 ほぼすべての JMP レポートで、学生は興味のある統計を右クリックして選択するだけで済みます。ブートストラップまたはシミュレートする。
使い方？ ブートストラップでは、ブートストラップ サンプル* の数を要求し、元のサンプル (除外された行) とすべてのブートストラップ サンプルの統計を含む新しいデータ テーブルを作成します。 JMP は、さまざまなレベルでの経験的信頼限界を示す新しいデータ テーブルに Distribution スクリプトを追加します。
シミュレートでは、置換を伴うリサンプリングを使用して数式列を準備する必要があります。これは、既存の公称列に切り替えられます。 Simulate の詳細なデモについては、学術ウェビナーをご覧ください。 JMPによる高度な研究手法。
*他にもいくつかのオプションがありますが、経験則として、JMP によって慎重に設定されたデフォルトを維持してください。 詳細については、JMP ヘルプを参照してください。
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 サンプル t 検定: 平均値と経験的 (シミュレートされた) p 値と信頼区間の差の元の推定値 (赤線)
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