Puede ver el vídeo ``Master JMP: Análisis de datos de fecha y hora''.
- Esta es una versión bajo demanda del seminario web celebrado en junio de 2022. El contenido del seminario se ha reorganizado para uso bajo demanda e introduce la visualización efectiva de datos de fecha/hora y análisis de datos de series temporales de JMP.
- El video consta de dos capítulos (Capítulo 1 y Capítulo 2), y cada capítulo está dividido en tres secciones (Sección 1 a Sección 3).
- Los datos en formato JMP (.jmp) utilizados en el vídeo se pueden descargar desde el enlace en la parte superior de esta página.
*Este seminario utiliza "JMP 16.2", la última versión en el momento de la creación del video (agosto de 2022).
*Durante el seminario web, presentamos la función "Explorador de datos de funciones", pero no está incluida en este video bajo demanda. Planeamos presentar las funciones de "Function Data Explorer" en otra ocasión.
Capítulo 1: Cómo manejar datos de fecha/hora con JMP y cómo visualizarlos de manera efectiva
Explicaremos los conceptos básicos del formato de datos de fecha/hora de JMP y, en base a eso, explicaremos ejemplos de visualización de datos de fecha/hora usando JMP. Como gráficos de visualización se utilizan líneas, líneas suaves, líneas de regresión, gráficos de barras, mapas de calor y gráficos de burbujas.
・Capítulo 1 Sección 1 : Conceptos básicos sobre los datos de fecha/hora JMP (10 minutos 20 segundos)
・Capítulo 1 Sección 2 : Ejemplo de análisis 1 Datos diarios (13 minutos 09 segundos)
・Capítulo 1 Sección 3 : Ejemplo de análisis 2 Datos anuales y mensuales (14 minutos 48 segundos)
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- --------------------------
Capitulo 2: Predicción de series de tiempo utilizando JMP ~modelo ARIMA, modelo de suavizado del espacio de estados~
Este artículo explica cómo utilizar JMP para ajustar un modelo a datos de series temporales y predecir el comportamiento futuro. JMP tiene dos plataformas para el pronóstico de series de tiempo: "análisis de series de tiempo" y "pronóstico de series de tiempo". Explicaremos las características de cada plataforma y cómo utilizar realmente los datos de series de tiempo para crear modelos de series de tiempo. demostrará cómo ajustar, seleccionar el modelo óptimo y hacer predicciones a partir del modelo ajustado.
・Capítulo 2 Sección 1 : Introducción (5 minutos 57 segundos)
・Capítulo 2 Sección 2 : Ajuste del modelo ARIMA mediante “análisis de series de tiempo” (18 minutos 35 segundos)
・Capítulo 2 Sección 3 : Ajuste de un modelo de suavizado del espacio de estados utilizando “predicción de series de tiempo” (18 minutos 03 segundos)
La próxima serie "Let's Master JMP" constará de dos partes los días 4 y 12 de octubre y cubrirá el análisis de componentes principales y el análisis de conglomerados.
Si está interesado, únase a nosotros.
Detalles y solicitud (gratis)
Master JMP Análisis de componentes principales/Análisis de conglomerados | JMP
