Mire el video "Dominar JMP: análisis de datos de fecha/hora".
- Esta es la versión bajo demanda del seminario web realizado en junio de 2022. El contenido del seminario se ha reconfigurado para su uso bajo demanda e introduce la capacidad de JMP para visualizar datos de fecha/hora y analizar datos de series temporales de manera eficaz.
- El video consta de dos capítulos (Capítulo 1, Capítulo 2), y cada capítulo se divide en tres secciones (Sección 1 a Sección 3).
- Los datos en formato JMP (.jmp) utilizados en el video se pueden descargar desde el enlace en la parte inferior de esta página.
*Este seminario utiliza JMP 16.2, la última versión al momento de la creación del video (agosto de 2022).
*En el momento del seminario web, se introdujo la función "Function Data Explorer", pero no está incluida en este video a pedido. Planeamos presentar las funciones del "Explorador de datos funcionales" en otra ocasión.
Capítulo 1: Cómo maneja JMP los datos de fecha/hora y cómo visualizarlos de manera efectiva
Cubriremos los conceptos básicos del formato de datos de fecha/hora de JMP y, en base a eso, brindaremos ejemplos de cómo se puede usar JMP para visualizar datos de fecha/hora. Como gráficos para la visualización, utilizamos gráficos de líneas, líneas suaves, líneas de regresión, gráficos de barras, mapas de calor y diagramas de burbujas.
・Capítulo 1 Sección 1 : Conceptos básicos de datos de fecha/hora en JMP (10:20)
・Capítulo 1 Sección 2 : Ejemplo de análisis 1 Datos diarios (13:09)
・Capítulo 1 Sección 3 : Ejemplo de análisis 2 Datos anuales y mensuales (14 minutos 48 segundos)
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Capitulo 2: Predicción de series temporales con JMP - Modelo ARIMA, modelo de suavizado de espacio de estado -
Aprenda a usar JMP para ajustar modelos a datos de series temporales y predecir el comportamiento futuro. En JMP, existen dos plataformas para la previsión de series temporales: "Análisis de series temporales" y "Pronósticos de series temporales". Demuestre cómo ajustar, seleccionar el mejor modelo y hacer predicciones a partir del modelo ajustado.
・Capítulo 2 Sección 1 : Introducción (5 minutos 57 segundos)
・Capítulo 2 Sección 2 : Ajuste de un modelo ARIMA con "Análisis de series temporales" (18:35)
・Capítulo 2 Sección 3 : Ajuste de un modelo de suavizado de espacio de estado mediante "Predicción de series temporales" (18:03)
