Sur cette page, nous présenterons les nouveautés de la dernière version « JMP 17 » sortie en octobre 2022 avec une vidéo.
Annonces liées au « JMP 17 » lors du JMP Discovery Summit Japan 2022
Nous avons résumé les présentations faites par notre personnel et l'équipe du développeur lors de l'événement tenu les 17 et 18 novembre 2022. Certaines présentations fournissent des supports de présentation, des données JMP et des revues. Si une fonctionnalité vous intéresse, n'hésitez pas à y jeter un œil.
La présentation suivante est une traduction de la présentation anglaise en japonais.
Mise à jour de décembre 2022
Dans JMP Pro 17, vous pouvez désormais adapter des modèles d'ondelettes aux données spectrales à l'aide du prétraitement des données (lissage, dérivée première, dérivée seconde, etc.) dans Function Data Explorer. Un aperçu de Function Data Explorer et divers exemples incluant des données spectrales sont disponibles sur les pages suivantes.
Présentation de Function Data Explorer ~Analyse des composants principaux de la fonction et divers exemples d'utilisation~
Chargement des données
- Chargement depuis le serveur OSI Pi (3 minutes 34 secondes)
- Charger en spécifiant l'heure de début et l'heure de fin
- Chargement des données brutes et des tracés
- Spécifiez le type de colonne (numérique, caractère) avec l'assistant d'importation Excel (2 minutes 26 secondes)
- Lors de la lecture d'Excel, vous pouvez spécifier s'il faut lire des valeurs numériques ou des caractères pour les colonnes.
- Pour les types numériques, vous pouvez spécifier le format d'affichage (nombre de chiffres, affichage en pourcentage, etc.).
constructeur de graphiques
- Établir et personnaliser des normes (3 minutes 19 secondes)
- Définissez l'ordre d'affichage des variables catégorielles dans le générateur de graphiques.
- Les catégories ayant la fréquence la plus basse peuvent être regroupées par ordre décroissant de fréquence.
- Affichage de la barre d'erreur sur un côté (2 minutes 7 secondes)
- Lors du dessin d'un graphique à barres de moyenne ± écart type (erreur), seule la barre d'erreur supérieure peut être affichée.
- Affichage des statistiques sous forme de tableau (2 minutes 10 secondes)
- Le générateur de graphiques peut afficher des statistiques récapitulatives sur les axes ainsi que des graphiques pour chaque groupe.
- Prise en charge de plusieurs colonnes de réponses (4 minutes 27 secondes)
- Comment gérer plusieurs séquences de réponses dans JMP
- À propos de la création et du regroupement de graphiques à l'aide de plusieurs colonnes de réponses dans Graph Builder
- Affichage compact de la carte du Japon (1 minute 50 secondes)
- Lors du dessin d'une carte du Japon avec Graph Builder, une fonction permettant de déplacer la position d'Okinawa et d'Hokkaido et de l'afficher de manière compacte.
Création d'un tableau
- Fonction pack de colonnes (3 minutes 47 secondes)
- Comment combiner plusieurs colonnes en une seule colonne et les afficher dans un tableau créé à l'aide de Create Table.
- Efficace pour les expressions telles que N(%) et moyenne ± écart type.
- Paramétrage de la colonne ID (5 minutes 47 secondes)
- Lorsque les données à enquêter apparaissent plusieurs fois pour un identifiant (répondant à l'enquête, sujet, etc.), calculez le pourcentage de répondants qui ont sélectionné une option spécifique parmi tous les répondants Méthode.
- Pour un événement indésirable spécifique, calculez le nombre de sujets chez lesquels il s'est produit et la fréquence à laquelle il s'est produit (nombre de sujets chez lesquels il s'est produit / nombre de sujets).
analyser
- Régression Passing-Bablok (2 minutes 7 secondes)
- Une technique qui compare principalement deux méthodes de mesure différentes
- Analyse Bland-Altman (3 minutes 26 secondes)
- Options de paires appariées
- Ajoutez les limites inférieure et supérieure de la plage de tolérance au graphique
- Diagramme de corrélation partielle (3 minutes 2 secondes)
- Possible en option pour « Corrélation multivariée »
- Les combinaisons avec une corrélation partielle élevée peuvent être ajustées en fonction de l'intensité de la couleur, de la largeur et de la transparence.
- « Contrôle des réponses » amélioré (2 minutes 55 secondes)
- Afficher le rapport sous forme d'onglets
- Créer un tracé de volcan
- Tableau de contrôle du décompte de Laney (3 minutes 40 secondes)
- Une carte de contrôle qui est une version améliorée de la carte de contrôle P et de la carte de contrôle U, qui sont des cartes de contrôle de comptage.
- Compte tenu de la surdispersion, utilisez la plage mobile pour calculer σ
- Améliorations de « Ajustement de courbe » (3 minutes 50 secondes)
- Plus de flexibilité dans les formats de données
- Ajout de nouveaux modèles non linéaires (19)
- Analyse de la courbe de dissolution (3 minutes et 14 secondes)
- L'analyse F2, qui compare deux courbes d'élution, peut désormais être réalisée dans le cadre du développement de médicaments.
- Construisez un intervalle de confiance pour la valeur estimée de F2 à l’aide de la méthode bootstrap. Déterminez la similarité de deux courbes d’élution.
JMP Pro ⇒ JMP
Les fonctions qui étaient auparavant disponibles uniquement dans JMP Pro sont désormais disponibles dans JMP dans JMP 17.
- test exact(4 minutes et 24 secondes)
- Test exact de Fisher pour les tableaux croisés supérieurs à 2×2
- Test exact du coefficient kappa (statistique de cohérence)
- Sangle de cabine en un clic(3 minutes et 13 secondes)
- Cliquez avec le bouton droit sur une statistique dans le rapport et exécutez le bootstrap sur la statistique
- Affichage de la distribution bootstrap (histogramme), calcul de l'intervalle de confiance bootstrap (méthode BC)
- Simulation en un clic(8 minutes et 10 secondes)
- Cliquez avec le bouton droit sur une statistique du rapport et exécutez une simulation de nombres aléatoires
- Calcul de la puissance par simulation et calcul des intervalles de confiance pour les valeurs estimées
JMP Pro
- Modèle mixte linéaire généralisé(5 minutes et 44 secondes)
- Un modèle mixte linéaire généralisé peut être sélectionné comme méthode « d'ajustement du modèle »
- Une régression logistique incluant des effets aléatoires et une régression de Poisson peuvent être exécutées.
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