This Profiler is embedded -- that is, displayed in the context of its platform report.此 Profiler 是嵌入式的——即显示在其平台报告的上下文中。
JMP 15在一段时间内为交互式 HTML 分析器带来了最大的增强。 我们在 JavaScript 中实现了新的 JSL 方法，这将使更多的 Profiler 以交互方式出现。 此外，还启用了四个新的嵌入式分析器，比任何其他版本都多，因为我们努力通过 JMP 15 为 JMP Live 和 JMP Public 带来尽可能多的交互性。
除了一些错误修复之外，还进行了工作以使 JMP 15 中的其他嵌入式探查器具有交互性。当我说“嵌入式探查器”时，我指的是在其平台报告的上下文中显示的探查器，而不是在 JMP 的图形菜单下找到的预测探查器。 正如我在之前的帖子中提到的，拟合最小二乘法首先在 JMP 12 中完成因为它是最常用的，并且JMP 13 中添加了神经、广义回归和广义线性模型. 最新版本的 JMP 和 JMP Pro 支持四个新平台：LogLinear Variance、Partition、Boosted Trees 和 Bootstrap Forest。
对数线性方差
拟合模型的这种特性使您能够使用回归模型对响应的期望值和方差进行建模。 以下来自 Injection Molding 示例数据集的示例运行数据表中的“模型”脚本，然后从 Profiler 子菜单下的红色小三角菜单中选择“Profiler”。 输出可以发布到JMP 公共或者JMP 直播使用文件菜单下的发布选项。 以下内容托管在 JMP Public 上，并使用 iframe 嵌入到此博客中。
分割
分区平台根据预测变量和响应值之间的关系递归地对数据进行分区，从而创建决策树。 需要注意的是，目前我们仍然只支持平台适合响应值均值的持续响应；因此，虽然响应在 JMP 分区平台中可以是分类的，但它尚未在交互式 HTML 中实现，并且将在更大的交互式报告中以图像的形式出现。 然而，仍然有很多连续的例子，比如这个来自糖尿病数据集的例子。
增强树和引导森林
这两个平台仅在JMP 专业版，并且与分区平台相关，利用多个决策树。 前往 JMP Public查看这些平台中 Profiler 的一些示例。
