JMP에서 불가능한 분석 용JMP에서 불가능한 분석을해야하는 단계에 도달 한 것 같습니다 (예 : 성향 일치, 로지스틱 회귀에 대한 임의 효과, 범주 변수에 대한 다중 대치 등).
비록 내가 JMP를 사랑하고 그것을 계속 사용할 것입니다 .. JMP에서는 불가능한 분석을 수행하기 위해 다른 통계 프로그램을 배워야합니다.
새로운 프로그램을 배우는 데 상당한 시간 투자가 필요하기 때문에 옵션을 탐색하려고 노력해 왔습니다. 이 포럼의 독자들은 아마도 편견이있을 수 있지만 토론을 위해 기르고 싶습니다 .. JMP에 상당히 능숙한 사람에게 배우기에 더 좋은 프로그램이 될 것입니다.
SAS 대 R
나는 온라인에서 검색하고 있었고 사람들이 SAS보다 R을 더 선호하는 것처럼 보이지만 대부분의 리뷰가 섞여 있습니다. JMP 사용자의 경우 SAS와 R을 사용하는 데 어떤 이점이 있습니까?
해석학Re : JMP에서 불가능한 분석제가 생각할 수있는 한 가지 장점은 조직의 분석 워크 플로우 및 에코 시스템에서 SAS와 JMP가 거의 완벽하게 통합된다는 것입니다. 예, JMP to R 및 백 종류의 통합도 있지만 JMP to SAS 및 백 브리지만큼 우아하지는 않습니다. 결국 JMP는 SAS 제품이므로 사용자가 설명하는 상황 유형에만 SAS와 매우 잘 어울리도록 설계되었습니다. 여기서 SAS는 JMP 제품에서는 찾을 수없는 분석 기능을 가지고 있습니다.
Re : JMP에서 불가능한 분석헉헉 ,이 추가 기능을 검토 할 기회가 있었습니까? 일반화 선형 혼합 모형 추가 기능-JMP 사용자 커뮤니티 ?
제 관점에서 JMP에서 R 로의 통합은 JMP 외부에서 작업 할 때 매우 유용하지만 문서화 및 재현성을 위해 모든 것을 JSL 파일에 보관하려고합니다.과거에는 SAS를 약간 사용했지만 R이 내 분야에서 더 쉽게 사용 가능하다는 것을 알게되었고 이것이 내 결정을 지배했습니다.현재 저는 SAS에 액세스 할 수 있으며 Peter가 말했듯이 JMP / SAS 통합이 매우 원활하다는 것을 알게되었습니다.
Re : JMP에서 불가능한 분석감사합니다. 이 추가 기능을 살펴 보았습니다. 지금까지 내가 원하는 방식으로 작업 할 수 없었습니다 ...
