Neu in JMP 13
Allgemeine Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit
- Reorganisierte Menüs enthalten neue Funktionen in Analyse- und DOE-Menüs.
- Neuer JMP Starter und JMP Pro Starter identifizieren Unterschiede zwischen JMP und JMP Pro.
- Die grüne Schaltfläche "Ausführen" optimiert das Ausführen von Skripten im Tabellenfenster.
- Nur Windows: Durch das schnelle Öffnen können Dateien leicht gesucht und gefunden werden.
- Der benutzerfreundlichere Formeleditor bietet Vollbildbearbeitung, Suche nach Formelbegriffen und Filterung.
Daten in JMP übertragen
- Bedingte Filter zur Importlaufzeit helfen dabei, Daten beim Verknüpfen oder Aktualisieren verknüpfter Tabellen zu formen.
- Abfragen werden in der Datentabelle gespeichert, um sie mit neuen Daten wiederzuverwenden, zu aktualisieren und zu aktualisieren.
- Virtuelle Joins kombinieren Tabellen im temporären Speicher, wenn Sie Tabellen getrennt halten möchten, um die Tabellenpflege zu verteilen und den RAM-Bedarf zu minimieren.
- Das Spaltenfenster listet Informationen zu virtuellen Verknüpfungstabellen und Spalten auf.
Straffung des Designvergleichs
- Ein Bericht vergleicht Statistiken und grafische Ansichten von Korrelationen, Vorhersagevarianzen, Aliasing und Effizienz für bis zu drei Designs mit ungleicher Anzahl von Läufen.
- Der Bericht wird automatisch aktualisiert, wenn Sie Modellbegriffe hinzufügen oder entfernen oder wenn sich erwartete Koeffizientenschätzungen oder Standardfehler ändern.
Verbessern der Datenexploration mit Graph Builder
- Parallel Plot übernimmt die interaktive Abfrage kontinuierlicher oder kategorialer Daten.
- Baumkarten können eine beliebige Anzahl verschachtelter Werte enthalten. Mit neuen interaktiven Menüs können Sie Karten nach Ihren Vorgaben konfigurieren.
- Balkendiagramme und Positionslegenden können in Diagrammen angezeigt werden, und Achsen können an viele Komplexitätsstufen angepasst werden.
- Vier neue Methoden zeichnen fehlende Daten grafisch auf.
- Verschiedene Grafiktransformationen sind in Graph Builder und anderen Plattformen verfügbar.
Verwenden von unstrukturiertem Text
- Textanalysetechniken ermöglichen die Verwendung relevanter Textvariablen bei der Datenexploration und -analyse.
- Mit benutzerdefinierten Regeln können Sie Richtlinien für die Textverarbeitung festlegen.
- Begriffs- und Phrasenlisten, Neukodierung im Text-Explorer, Prüfung von Schlüsselwörtern und Phrasen nach Dokument (Zeile) und Stemming identifizieren Muster im Text.
- Indikatorwerte (Flags) identifizieren Zeilen, die ein bestimmtes Wort oder eine bestimmte Phrase enthalten.
- Wortwolken, die interaktiv von ausgewählten Variablen schattiert werden, helfen bei der Identifizierung von Textmustern.
- Graph Builder fasst die Prävalenz identifizierter Wörter oder Phrasen in Ihren Daten zusammen, analysiert sie und visualisiert sie.
Screening mehrerer Prozesse
- Process Graph gibt den Gesamtzustand des Prozesses an.
- Anpassbare Tests und Metriken überprüfen eine große Anzahl von Prozessen, um schnell interessierende Prozesse zu identifizieren, die eine weitere Analyse erfordern.
- Die Benutzeroberfläche erleichtert das Suchen, Sortieren und Zeichnen nach Metriken und das interaktive Auswählen eines oder mehrerer Tests für spezielle Ursachen (Western Electric-Regeln).
- New Process Screening Shift Graph und Process Performance Graph vergleichen Prozesse.
Analyse nicht normaler Prozessfähigkeiten
- Prozessfähigkeitsberichte werden unabhängig von der Normalität der Prozessverteilung auf einer Plattform ausgeführt.
- Das neue Capability Index Plot zeigt Werte für alle Variablen an, einschließlich Variablen, die mit nicht normalen Verteilungen modelliert wurden.
Erstellen von Dashboards und Verwenden neuer Möglichkeiten zum Speichern von Ergebnissen
- Dashboards erstellen Berichte, die basierend auf Filtern aufgeschlüsselt, gefiltert und aktualisiert werden können.
- Wenn das Dashboard neu gerendert wird, werden Daten für Datentabellen, die aus Abfragen erstellt wurden, automatisch aktualisiert.
- Erstellen von Vorlagen und Drag & Drop-Dashboards, die auch per Drag & Drag neu konfiguriert werden können.
- Graph Builder generiert vollständig interaktive HTML-Berichte für alle Elemente außer Konturdiagrammen, Kreisdiagrammen, parallelen Diagrammen, Baumkarten und Formeln.
- Die anpassbare Miniaturanzeige für konsolidierte Webberichte bietet eine Schnittstelle zu interaktiven Berichten.
- Beim Export mehrerer Dateien werden mehr als eine JMP-Datei in der Excel-Arbeitsmappe gespeichert.
Neu in JMP Pro 13
Auswählen und Organisieren von unstrukturiertem Text zur Analyse und Modellierung
- Wählen Sie aus, welche JMP Pro-Funktion für verschiedene Texterkundungsaufgaben verwendet werden soll.
- Identifizieren Sie Textbegriffe, die dazu neigen, zusammen zu erscheinen.
- Gruppieren und untersuchen Sie ähnliche Dokumente mithilfe von Clustering und Latent Class Analysis.
- Melden Sie wiederkehrende Themen und Dokumente.
- Verwenden Sie Textdaten, um Vorhersagemodelle zu erstellen.
Speichern und Bereitstellen von Vorhersagemodellen mithilfe von Formula Depot
- Speichern Sie Vorhersageformeln und Modellmetadaten an einem Ort (Formula Depot)
beim Vergleich von Modellen leicht zugänglich.
- Hinzufügen von Profilern und Vergleichsberichten zu Formula Depot.
- Generieren Sie Score-Code in C, SAS oder SQL für die Freigabe von Modellen außerhalb von JMP.
Verwenden der allgemeinen Regression für die Variablenauswahl, die lineare Modellierung und die Analyse von DOEs
- Behandeln Sie die Links-, Rechts- und Intervallzensur, um die Anpassung von Time-to-Event-Modellen mit variabler Auswahl zu ermöglichen.
- Verwenden Sie bestrafte Methoden für No-Intercept-Modelle.
- Verwenden Sie Cox Proportional Hazard-Modelle.
- Verwenden Sie eine neue ERIC-Anpassungsstatistik, die eine Verallgemeinerung des BIC speziell für das LASSO darstellt, und setzen Sie ein neues Doppel-LASSO ein, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen.
- Verwenden Sie die zweistufige Vorwärtsauswahl für die OLS-basierte Modellierung, wenn die potenziellen Auswirkungen die Anzahl der Zeilen übersteigen.
- Untersuchen Sie interaktive ROC- und Liftkurven auf kategoriale Antworten und Residuen anhand von Prädiktorplots auf kontinuierliche Antworten.
- Erstellen Sie Simulationen, die parametrisches Bootstrapping und Leistungsschätzung in nicht traditionellen Einstellungen verwenden. oder wenn sich erwartete Koeffizientenschätzungen oder Standardfehler ändern.
Verwenden der Assoziationsanalyse zum Identifizieren ähnlicher oder verwandter Elemente
- Verwenden Sie die Transaktionsliste, um große Datenmengen breit zu machen.
- Konvertieren Sie Zeichenspalten mit begrenzten Feldern in mehrere Spalten.
- Verwenden Sie Häufige Elementgruppen, um den Prozentsatz der Elemente mit einem bestimmten Wortwert anzuzeigen.
- Interpretieren Sie Assoziationsregeln, Regeln für Konfidenzniveaus und Lift-Werte für ähnliche oder verwandte Elemente.
Reparierbare Systeme simulieren
- Beschreiben Sie, wie teuer sich reparierbare Systeme verhalten, und prognostizieren Sie die erwarteten Ausfallzeiten von Komponenten oder Systemen.
- Vorhersage der Servicezeit und der Systemverfügbarkeit in verschiedenen Zeiträumen.
- Bestimmen Sie, welche Komponenten oder Systeme gleichzeitig gewartet oder repariert werden sollen.
- Prognostizieren Sie kumulative Ausfälle und Reparaturkosten über einen bestimmten Zeithorizont.
Komplexe gemischte Modelle erstellen
- Verwenden Sie neue kovariante Strukturen, einschließlich ungleicher Varianzen, austauschbarer (zusammengesetzter) Symmetrie, austauschbarer ungleicher Varianzen, Toeplitz mit oder ohne ungleiche Varianzen und Antedependent mit oder ohne ungleiche Varianzen
Verwenden der Partition zum schnelleren Erstellen komplexer Entscheidungsbäume
- Geben Sie einen zufälligen Startwert an und unterdrücken Sie Multithreading, um wiederholbare Ergebnisse für Bootstrap-Wälder und Boosted Trees sicherzustellen.
- Verwenden Sie beim Bereitstellen von Bootstrap-Wäldern und Boosted Trees Tuning-Designtabellen.
- Passen Sie verstärkte Bäume schneller an, indem Sie Stochastic Gradient Boosting verwenden, wodurch Modelle auch robuster gegen Überanpassung werden.
Verwenden von Naive Bayes für kategoriale Antworten
- Passen Sie Modelle an, um den Wert einer kategorialen Variablen mithilfe der schnellen und rechnerisch einfachen Naive Bayes-Methode vorherzusagen, die besonders geeignet ist, wenn eine große Anzahl von Prädiktoren vorhanden ist.
- Speichern Sie Vorhersageformeln für den Modellvergleich.
