Uno dei migliori consigli che ho ricevuto da un professore è stato quello di pensare all'investimento di tempo in un progetto come 90% di preparazione, 10% di esecuzione. Puoi discutere sulle percentuali, ma penso che il punto sia chiaro: se passi del tempo a prepararti, effettivamente fare il progetto sarà più facile.
Questo post del blog ti mostrerà come impostare le preferenze di JMP in modo da vedere sempre gli output del modello che desideri vedere. Pensa a questo come "pianificazione del pasto" per prepararti a un'alimentazione sana per il resto della settimana.
Sebbene mi concentrerò in modo specifico sugli output dei minimi quadrati standard, questo consiglio si estende a tutte le analisi in JMP . Prenditi del tempo per impostare le tue preferenze per assicurarti di guardare gli output che sono i più costantemente utili. Ciò si traduce anche in un risparmio di tempo riducendo al minimo il numero di clic del mouse.
L'obiettivo di questa serie di blog in cinque parti è stato quello di aiutare gli analisti che non conoscono la modellazione a iniziare o ad acquisire slancio mentre la utilizzano per far avanzare il proprio lavoro. Lavorando con scienziati e ingegneri, li ho spesso sentiti dire: "Voglio usare la modellazione perché so che ci aiuterà a risolvere problemi più grandi più velocemente, ma non sono sicuro di quali risultati del modello considerare e come interpretarli".
Un quadro
Con l'obiettivo di semplificare e fornire indicazioni chiare, ho ideato un framework che è mostrato nella Figura 1. Questo “menu” è uno strumento che spero gli analisti troveranno utile per concentrarsi sugli output chiave in base alla situazione, cioè i dati e l'appetito dell'analista. Alcuni problemi di modellazione non richiedono molte ricerche extra e risoluzione dei problemi mentre altri lo fanno. E alcuni analisti desiderano o necessitano di meno risultati per prendere decisioni, mentre altri amano entrare nei dettagli o necessitano di più sguardi per acquisire fiducia nelle proprie conclusioni e decisioni.
Figura 1: output chiave nei minimi quadrati standard. Scegli il tuo pasto in base alla tua situazione e all'appetito!
Gli sviluppatori di JMP impostano i rapporti predefiniti nei minimi quadrati standard in base ai dati. Pensa al Enfasi che viene scelto come modello di output mostrato. Gli output che vengono mostrati ed espansi sono un ottimo punto di partenza, ma se vuoi usare il framework di menu che ho proposto in questa serie, dovrai fare un po 'di personalizzazione delle tue Preferenze per assicurarti che gli output del "menu" siano sempre visualizzati come impostazione predefinita.
Per impostare le preferenze del modello, vai su File> Preferenze e vai al gruppo di preferenze "Piattaforme" e seleziona "Adatta ai minimi quadrati".
Qui puoi spuntare i tuoi grafici / tabelle / statistiche preferiti in modo che vengano sempre visualizzati (Figura 2). Questa è "pianificazione del pasto" per l'analista motivato che ha la risoluzione di un nuovo anno da conquistare!:flexed_biceps:
Figura 2: preferenze di output Adatta ai minimi quadrati. Le uscite non predefinite sono evidenziate qui con caselle colorate e corrispondono alle uscite nella struttura del menu nella Figura 1.
Sommario
Impiegare alcuni minuti per impostare le preferenze in JMP può prepararti al successo sia nei tuoi sforzi di modellazione che in qualsiasi lavoro di analisi dei dati. Garantire che gli output principali che ti aiutano a prendere decisioni siano sempre in primo piano e al centro renderà il tuo lavoro più facile e ti consentirà di lavorare in modo più efficiente.
Se sei interessato ai post precedenti del blog di questa serie, di seguito sono riportati i collegamenti per consentire un facile accesso. Il primo post del blog fa riferimento a un set di dati che puoi utilizzare per esercitarti e fornisce collegamenti per accedere al software JMP se non lo hai già.
Infine, non vi è alcun sostituto per la conoscenza fondamentale che puoi ottenere dal Corso di pensiero statistico per la risoluzione dei problemi industriali . È gratuito e incredibilmente coinvolgente. Il formato è composto da brevi video (circa 2-10 minuti di lunghezza) seguiti da esercizi. Raccomando i moduli Correlation and Regression, Design of Experiments e Predictive Modeling come apprendimento complementare per questa serie di blog .
I migliori auguri a te per questo nuovo anno! Spero di essere in grado di fare grandi passi avanti verso i tuoi obiettivi (che si concentrino sulla modellazione o meno) quest'anno.
Collegamenti rapidi ai singoli post di questa serie
Sono contento di poter fornire qualcosa di utile e divertente, @Monique !
Utile ... e mi ha fatto ridere! Grazie per aver condiviso queste opzioni "piano pasto"!
