This Profiler is embedded -- that is, displayed in the context of its platform report.此 Profiler 是嵌入式的——即顯示在其平台報告的上下文中。
JMP 15在一段時間內為交互式 HTML 分析器帶來了最大的增強。 我們在 JavaScript 中實現了新的 JSL 方法，這將使更多的 Profiler 以交互方式出現。 此外，還啟用了四個新的嵌入式分析器，比任何其他版本都多，因為我們努力通過 JMP 15 為 JMP Live 和 JMP Public 帶來盡可能多的交互性。
除了一些錯誤修復之外，還進行了工作以使 JMP 15 中的其他嵌入式 Profiler 具有交互性。當我說“嵌入式探查器”時，我指的是在其平台報告的上下文中顯示的探查器，而不是在 JMP 的圖形菜單下找到的預測探查器。 正如我在之前的帖子中提到的，擬合最小二乘法首先在 JMP 12 中完成因為它是最常用的，並且JMP 13 中添加了神經、廣義回歸和廣義線性模型. 最新版本的 JMP 和 JMP Pro 支持四個新平台：LogLinear Variance、Partition、Boosted Trees 和 Bootstrap Forest。
對數線性方差
擬合模型的這種特性使您能夠使用回歸模型對響應的期望值和方差進行建模。 以下來自 Injection Molding 示例數據集的示例運行數據表中的“模型”腳本，然後從 Profiler 子菜單下的紅色小三角菜單中選擇“Profiler”。 輸出可以發佈到JMP 公共或者JMP 直播使用文件菜單下的發布選項。 以下內容託管在 JMP Public 上，並使用 iframe 嵌入到此博客中。
分割
分區平台根據預測變量和響應值之間的關係遞歸地對數據進行分區，從而創建決策樹。 需要注意的是，目前我們仍然只支持平台適合響應值均值的持續響應；因此，雖然響應在 JMP 分區平台中可以是分類的，但它尚未在交互式 HTML 中實現，並且將在更大的交互式報告中以圖像的形式出現。 然而，仍然有很多連續的例子，比如這個來自糖尿病數據集的例子。
增強樹和引導森林
這兩個平台僅在JMP 專業版，並且與分區平台相關，利用多個決策樹。 前往 JMP Public查看這些平台中 Profiler 的一些示例。
