JMP에서는 분석이 불가능합니다.JMP에서는 불가능한 분석(예: 경향성 매칭, 로지스틱 회귀를 위한 임의 효과, 범주형 변수에 대한 다중 대입 등)을 해야 하는 단계에 도달한 것 같습니다.
저는 JMP를 좋아하고 앞으로도 계속 사용할 것이지만, JMP에서는 불가능한 분석을 수행하기 위해 다른 통계 프로그램을 배워야 합니다.
새로운 프로그램을 배우는 데 상당한 시간 투자가 필요하기 때문에 옵션을 탐색하려고 했습니다. 이 포럼의 독자는 편파적일 수 있지만 토론을 위해 제기하고 싶습니다. JMP에 상당히 능숙한 사람에게는 어떤 프로그램을 배우는 것이 더 좋을까요?
SAS 대 R
저는 온라인에서 검색해 보았는데, 대부분 리뷰가 엇갈렸지만 사람들이 SAS보다 R을 더 선호하는 것 같습니다. JMP 사용자의 경우 R 대신 SAS를 사용하는 데 이점이 있을까요?
소비자 및 시장 조사데이터 접근데이터 블렌딩 및 정리Re : 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 ...
