참고 / 일반
1. 메뉴 및 도구 모음 자동 숨기기
데이터 가져 오기, 데이터 테이블, 데이터 시각화, 일반
2. 비교 테이블 새로 고침 데이터 테이블 비교 기능을 개선하여 데이터를 표시하고 (단지 행을 선택하는 대신) 비교를보다 유연하게 만듭니다.
3. 비닝 수식 대화 상자 개선 대화 형 비닝 추가 기능을 JMP에 통합합니다.
4. 독립형 Regex 대화 상자 현재 Regex 사용자 정의 대화 상자는 텍스트 탐색기를 통해서만 사용할 수 있습니다. 이 대화 상자에는 텍스트 탐색기의 컨텍스트 외부에서 유용한 기능이 있습니다. Craige는 텍스트 구문 분석 결과를 대화식으로 새 열에 저장하는 버튼을 추가했지만 여전히 텍스트 탐색기 흐름에 연결되어 있습니다. 이 기능을 사용하면 Cols-> Utilities 메뉴에서 직접 Regex 대화 상자를 사용할 수 있습니다.
5. 그래프 빌더 히트 맵 히트 맵의 16 진수 비닝은 현재 직사각형 빈으로 비닝됩니다. 이 기능은 육각형 모양으로 비닝하는 기능을 추가합니다.
6. 히트 맵에서 크기 역할 지원 현재 히트 맵에서 크기 변수를 무시합니다. 빈 크기를 조정하는 데 사용할 수 있으며 지원되어야합니다.
7. 데이터 필터-새로운 구조화되지 않은 텍스트 필터링 로컬 및 글로벌 데이터 필터에서 구조화되지 않은 텍스트 열을 허용합니다. 키워드를 쉽게 찾고, 키워드를 기준으로 필터링하거나, 해당 키워드를 기반으로 하위 집합을 만들 수 있습니다.
8. 사용자 지정 날짜 형식 형식 패턴 형식의 사용자 지정 날짜 형식입니다. 사용자는 " <:> <:> ”과 같은 문자열로 날짜 형식을 지정할 수 있습니다. 꺾쇠 괄호로 구분 된 텍스트를 필드 설명 자라고하며 적절한 값으로 대체됩니다 ( ""는 4 자리 연도로 대체 됨). 이러한 형식은 데이터 형식 지정 및 입력에 모두 사용할 수 있습니다.
실험 설계
9. 샘플 크기 탐색기 현재 검정력 및 샘플 크기 계산기를보다 대화 형 및 시각적으로 확장합니다. 표본 크기와 검정력 / 간격 크기 / 데모 시간 간의 상호 작용을 탐색하도록 장려합니다.
10. 베이지안 D- 최적 설계 2- 레벨 D- 최적 과포화 설계의 빠른 구성.
11. 베이지안 D- 최적 설계 맞춤형 설계에서 공변량 처리를 강화했습니다. 기능성은 EA 3에서 더욱 향상 될 것입니다.
통계 / 모델링
12. 모델 스크리닝 최고의 성능을 선택하는 데 도움이되는 모든 예측 모델링 플랫폼을 실행하는 플랫폼입니다.
13. 지원 벡터 머신-회귀 분류 이외에 회귀를 수행하도록 지원 벡터 머신 플랫폼을 확장합니다.
14. SEM 다중 그룹 다중 그룹 분석을 통해 범주 형 변수 (보통 수준이 거의 없음)로 정의되는 그룹간에 효과가 어떻게 다른지 조사 할 수 있습니다.
15. SEM 개선 SEM 프로파일 러. 경로 다이어그램. 모델 바로 가기. 모델 비교표.
16. 감정 분석 텍스트 탐색기 플랫폼에 간단한 형태의 감정 분석을 추가합니다.
17. 적합 곡선의 곡선 DOE 보충 변수가 비선형 회귀 모델의 모수 추정치에 미치는 영향을 분석합니다. Fit Curve 플랫폼에서이 작업을 수행 할 수 있습니다.
18. 범주 형, FDR 조정 된 P 값 범주 형에는 거짓 발견 비율 조정 된 P 값 ( Benjamini-Hochberg). 이것은 많은 테스트를 수행하고 무작위로 우연히 중요한 테스트로부터 보호하려는 경우에 유용합니다.
19. 프로필러를위한 애니메이션 버튼은 각 요소를 변경함에 따라 프로필이 어떻게 변경되는지보기 위해 한 번에 하나씩 요소를 변경하는 애니메이션 둘러보기를 시작합니다.
20. 시계열 예측 개선 사항 새로운 시계열 예측 플랫폼을 사용하면 시리즈 수가 매우 많을 수있는 (수백 개) 여러 시계열을 예측할 수 있습니다. 이 플랫폼은 여러 시계열의 간결한 요약을 제공하고 지수 평활 군에 최대 30 개의 서로 다른 예측 모델을 효율적으로 맞추기위한 옵션을 제공합니다. 가장 적합한 모델이 자동으로 선택됩니다. 시계열 예측 플랫폼은 Hyndman 등을 기반으로 한 지수 평활 모델 세트에서 자동으로 최적의 모델을 선택하도록 설계되었습니다. al. 상태 공간 평활화 접근법.
품질 엔지니어링 / 신뢰성
21. EWMA 차트 플랫폼 엔지니어링 프로세스 제어 방법론에서 EWMA와 SPC 및 피드백 조정을 결합한 새로운 플랫폼 추가.
22. 컨트롤 차트 빌더 사용자 정의 컨트롤 차트 빌더 내에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 분산 차트를 쉽게 제거하거나 특정 컨트롤 한계 또는 중심선을 숨기거나 표시합니다. 관리도에 한계 레이블을 표시하려면 상단의 빨간색 삼각형 메뉴 옵션을 사용하십시오.
23. X에 의한 Fit Life의 MTTF 계산 신뢰성 개선. Fit Life의 X에 의한 축의 Box-Cox 스케일 지원. X 진단을 통해 Fit Life에 잔차 대 적합 추가
출력 / 공유 / 스크립팅
24. 프로젝트 개선 컨테이너 프로젝트. 프로젝트 환경 설정. 이미지 열기. 데이터 필터 도구 창.
25. 오류 목록 기능 JMP가 사용자에게 제공 한 오류, 경고, 참고 및 기타 정보의 가시성과 유용성을 향상시킵니다. 그리고 기록 된 정보의 품질과 양을 개선합니다.
26. Dashboard Builder에 대한 열 전환 지원 새로운 공유 열 전환의 초기 통합이 Dashboard Builder로 푸시되었습니다.
27. 열 전환 후 실행할 스크립트 설정 JSL 전용 옵션입니다. 예는 다음과 같습니다. 우리는 현재 JSL에 플랫폼을 다시 작성할 때 스크립트를 작성하지 않습니다. JMP Live에 게시하면 작동하지 않습니다. 그 한계에 대한 피드백을받는 것은 흥미로울 것입니다.
28. 다중 플랫폼 열 전환기 이것은 또 다른 JSL 전용 옵션입니다. 이 기능에 대한 사용자가 제한되어있을 수 있습니다. EA 고객이 관심을 가질 지 확실하지 않습니다. JSL 예제는 다음과 같습니다. 아직 Dashboard Builder에서 지원하지 않지만 Dan S가 작업 중입니다. 작업을 마치면 대시 보드에서 JMP Live에서 지원할 수 있습니다. 이 구현의 좋은 점은 컬럼 스위처와 플랫폼이 서로 다른 창에있을 수 있고 여러 플랫폼을 전환하는 여러 스위처가있을 수 있다는 것입니다.
다른
29. Xgboost XGBoost는 XGBoost 프로그램과 인터페이스하는 실험적인 플랫폼입니다.
단일 소스 문서 목록에 없음
데이터 테이블이 작 으면 데이터의 하위 집합 인 학습 세트를 사용하는 것이 문제가되어 교차 검증이 어렵습니다. 때로는 사물을 추정 할 수조차 없습니다. 그러나 가중치 부여 방법이 대안입니다. 여기에는 원본 데이터에 추가 된 데이터를 복제하고 데이터의 훈련 및 검증 사본 사이에 역 상관 가중치를 적용하는 것이 포함됩니다.
프로파일 러에서 예측을 탐색하거나 최적화를 수행 할 때 사용자가 원래 데이터 범위를 너무 멀리 벗어나는 것을 방지 (또는 경고)하는 옵션을 제공합니다.
맞춤 설계에서 공변량 처리를 개선합니다.
이것의 목적은 반응에 대한 규격 한계 준수를 보장하는 요인에 대한 규격 한계를 추론하는 것입니다. 이것은 제약 산업에서 FDA의 Quality-by-Design 이니셔티브의 기본 부분입니다.
- 열 변환 기능 향상 (4 개 향상)
- 중첩-변환 열 수식이 다른 변환 열을 참조하도록 허용합니다.
- 테이블 범위-테이블 수준에서 변환 열을 만드는 기능.
- 캐싱-캐시는 데이터를 한 번에 변환합니다.
- Virtuality-일반 속성 설정을 허용하고 가능한 한 실제 열처럼 가져 와서 사용할 수 있습니다.
일 변량 이상치의 경우 이상 치가 누락 된 값으로 변환 된 새 열을 만드는 더 많은 명령. Multivariate Outliers의 경우 DDC (Rosseau) hdOutliers (Wilkinson) 및 Robust PCA (Candes)의 세 가지 새로운 방법이 있습니다. 이 모든 것이 다변량 플랫폼에서 호출하는 Robust Correlation 이상 값보다 더 좋고 빠릅니다. 또한 k- 최근 접 이웃 내부를 훨씬 더 빠르게 개선했습니다. LaFarge
기능적 PCA 모델 선택 / 진단. 대용량 데이터를위한 무료 기능 PCA 모델링. 기능 ML / 기능 입력 모델링 옵션. FDOE에 맞는 GenReg 모델 용 인터페이스. 수식 옵션을 저장합니다. FDE 그룹의 경우 감소합니다. 데이터 처리 단계에 대한 요약. 데이터 처리 세부 사항. 융합 된 올가미 모델링 옵션.
- JMP16의 기능
- JSL에서 컨테이너 작업을위한 몇 가지 새로운 "프로그래밍"기능. 여기에는 "For Each"및 "Transform Each"가 포함됩니다.
- GraphletFootprintReduction
이 기능의 주요 목표는 Graphlet 사전 설정 정의에 사용되는 JSL의 양을 줄이는 것입니다. 이는 런타임에로드 (포함)되는 라이브러리 또는 패키지에 정의 된 고수준 JSL 함수를 사용하여 수행 할 수 있습니다. 즉, 이제 1) JSL 코드를 제공하고 2) graphlet 엔진에서이 코드를 찾을 수 있는지 확인해야합니다.
시각 장애인을위한 유용성을 향상시킵니다.
시각 장애인을위한 유용성을 향상시킵니다.
호버 라벨을 더 쉽게 생성 할 수 있습니다.
이미지 파일에 대한 지원이 향상되었습니다. 새로운 기능 : Panning 및 Zoomng. 정렬 된 축. 더 많은 대화 형 보고서.
저널을 더 쉽게 사용할 수 있습니다.
두 가지 큰 문제 수정 : (1) 불균형 인 경우 블록 무시, (2) 균형 잡힌 블록이 사용 된 경우 부적절한 통계 방법.
변수에 대한 점이 서로 가까이있는 상관 관계의 그래픽 묘사는 상관 관계가 높고 선으로 연결됩니다 (다변량 명령).
- 허용되지 않는 조합을 관찰하는 프로파일 러 최적화
DOE에서 생성 할 수있는 허용되지 않는 조합 제약을 처리 할 수있는 최적화 알고리즘을 추가합니다.
드릴 다운에서 선택한 열 순서를 계층 구조라고합니다. 열 체인 (열 링크 당). 열 목록 (테이블 당 여러 계층 구조 지원).
JMP에 정의 된 각 그라디언트에는 이제 결 측값 색상도 포함됩니다.
JMP 16 용 스무더
개발자 및 얼리 어답터 동영상
