Guarda il video "Mastering JMP: Analyzing Date/Time Data".
- Questa è la versione on-demand del webinar tenutosi a giugno 2022. Il contenuto del seminario è stato riconfigurato per l'uso su richiesta e introduce la capacità di JMP di visualizzare efficacemente i dati di data/ora e di analizzare i dati di serie temporali.
- Il video è composto da due capitoli (Capitolo 1, Capitolo 2) e ogni capitolo è diviso in tre sezioni (dalla Sezione 1 alla Sezione 3).
- I dati in formato JMP (.jmp) utilizzati nel video possono essere scaricati dal link in fondo a questa pagina.
*Questo seminario utilizza JMP 16.2, l'ultima versione al momento della creazione del video (agosto 2022).
*Al momento del webinar è stata introdotta la funzione "Function Data Explorer", ma non è inclusa in questo video on-demand. Abbiamo in programma di introdurre le funzioni del "Functional Data Explorer" in un'altra occasione.
Capitolo 1: Come JMP gestisce i dati di data/ora e come visualizzarli in modo efficace
Tratteremo le basi del formato dei dati di data/ora di JMP e, sulla base di ciò, forniremo esempi di come è possibile utilizzare JMP per visualizzare i dati di data/ora. Come grafici per la visualizzazione, utilizziamo grafici a linee, linee morbide, linee di regressione, grafici a barre, mappe termiche e grafici a bolle.
・Capitolo 1 Sezione 1 : Nozioni di base sui dati di data/ora in JMP (10:20)
・Capitolo 1 Sezione 2 : Esempio di analisi 1 Dati giornalieri (13:09)
・Capitolo 1 Sezione 3 : Esempio di analisi 2 Dati annuali e mensili (14 minuti 48 secondi)
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Capitolo 2: Previsione di serie temporali con JMP - Modello ARIMA, Modello di livellamento dello spazio degli stati -
Scopri come utilizzare JMP per adattare i modelli ai dati delle serie temporali e prevedere il comportamento futuro. In JMP sono disponibili due piattaforme per la previsione delle serie temporali: "Analisi delle serie temporali" e "Previsione delle serie temporali". Dimostrare come adattare, selezionare il modello migliore ed effettuare previsioni dal modello adattato.
・Capitolo 2 Sezione 1 : Introduzione (5 minuti 57 secondi)
・Capitolo 2 Sezione 2 : Adattamento di un modello ARIMA con "Analisi della serie storica" (18:35)
・Capitolo 2 Sezione 3 : Adattamento di un modello di livellamento dello spazio degli stati in base a "Previsione di serie temporali" (18:03)
