Regardez la vidéo "Maîtriser JMP : Analyser les données de date/heure".
- Il s'agit de la version à la demande du webinaire qui s'est tenu en juin 2022. Le contenu du séminaire a été reconfiguré pour une utilisation à la demande et présente la capacité de JMP à visualiser efficacement les données de date/heure et à analyser les données de séries chronologiques.
- La vidéo se compose de deux chapitres (Chapitre1, Chapitre2) et chaque chapitre est divisé en trois sections (Section1 à Section3).
- Les données au format JMP (.jmp) utilisées dans la vidéo peuvent être téléchargées à partir du lien au bas de cette page.
*Ce séminaire utilise JMP 16.2, la dernière version au moment de la création de la vidéo (août 2022).
*Au moment du webinaire, la fonction "Function Data Explorer" a été introduite, mais elle n'est pas incluse dans cette vidéo à la demande. Nous prévoyons d'introduire les fonctions de "Functional Data Explorer" à une autre occasion.
Chapitre 1: Comment JMP gère les données de date/heure et comment les visualiser efficacement
Nous couvrirons les bases du format de données de date/heure de JMP, puis nous donnerons un exemple de la façon dont JMP peut être utilisé pour visualiser les données de date/heure. Comme graphiques pour la visualisation, des graphiques linéaires, des lignes lisses, des lignes de régression, des graphiques à barres, des cartes thermiques et des graphiques à bulles sont utilisés.
・Chapitre1 Section1 : Principes de base des données de date/heure dans JMP (10:20)
・Chapitre1 Section2 : Exemple d'analyse 1 Données quotidiennes (13:09)
・Chapitre1 Section3 : Exemple d'analyse 2 Données annuelles et mensuelles (14 minutes 48 secondes)
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Chapitre 2: Prédiction de séries chronologiques avec JMP - Modèle ARIMA, modèle de lissage de l'espace d'état -
Découvrez comment utiliser JMP pour ajuster des modèles à des données de séries chronologiques et prédire le comportement futur. Dans JMP, il existe deux plates-formes pour la prévision de séries temporelles : "Analyse de séries temporelles" et "Prévision de séries temporelles". Démontrez comment ajuster, sélectionnez le meilleur modèle et faites des prédictions à partir du modèle ajusté.
・Chapitre2 Section1 : Introduction (5 minutes 57 secondes)
・Chapitre2 Section2 : Ajustement d'un modèle ARIMA avec "Time Series Analysis" (18:35)
・Chapitre2 Section3 : Ajustement d'un modèle de lissage d'état-espace par "Time Series Prediction" (18:03)
