CIAO @scwise ,
Grazie per questo post dettagliato e apprezziamo l'intento. Tuttavia, per le richieste di documentazione si prega di inviare direttamente a support@jmp.com invece di utilizzare la lista dei desideri interna. Il supporto tecnico creerà i Jiras necessari e li indirizzerà al team di documenti appropriato.
Contrassegnandolo come archiviato per conservare la cronologia.
Grazie!
Mia
Andrà bene! Grazie! Scotto
Cosa ha ispirato questa richiesta di lista dei desideri? Un recente cliente JMP Champion (Derrick Carter-House - Sr. Scientist Clear Labs - Derrick.carter-house@clearlabs.com ) ha chiesto qual è la differenza tra Profiler Prediction Profiler e Profiler Variable Importance Marginal Model Plot. Il cliente ha trovato la speranza online troppo tecnica e inutile e ha contattato il suo supporto SE/Global Enablement per una risposta comprensibile.
Descrivi la funzionalità o la soluzione nuova o migliorata che vorresti vedere? Ecco l'attuale sezione della guida di JMP su Profiler Variable Importance Marginal Model Plots con la descrizione tecnica solo dei meccanismi della metodologia. Attuale: Guida di JMP 17.1 - Valuta i grafici del modello marginale di importanza variabile
Ciò che manca è una chiara descrizione di quanto sia diverso dagli altri Profiler e quando utilizzare i Margin Model Plots. Vedi quanto segue che è stato tratto da Jian Cao ( @jiancao ) ricerca e chiara spiegazione al cliente della differenza e della modalità di utilizzo.
La risposta alla domanda su come il grafico del modello marginale di JMP Profiler sia diverso dal profilo di previsione è che gli scopi di questi grafici sono diversi.I profili di previsione mostrano la relazione tra Y adattata (ovvero OLS) ei valori osservati dei fattori per valutare l'adeguatezza del modello.Tuttavia, i grafici del modello marginale mostrano l'importanza relativa dei fattori basati sul livellamento dei valori simulati.Forniscono piuttosto una visualizzazione visiva dell'"importanza" del fattore adattandosi come uniformi ai valori simulati di fattori e predetti.Ad esempio, Marginal Model Plot è stato eseguito su un modello creato nel set di dati della guida di JMP Car Physical Data.jmp data:
- Lo spostamento ha gli intervalli di confidenza più stretti indicando che è il più importante (sappiamo già che rappresenta il 76% della variabilità in Y precitato).
- Se si seleziona l'opzione per aggiungere i punti dati osservati ai grafici del modello marginale di cui sopra, è possibile vedere in che modo i punti dati effettivi risulteranno diversi rispetto ai dati simulati livellati.
Aggiuntivo : Se interessati, Brady Brady ( @brady_brady ), un altro esperto tecnico di Global Enablement, ha anche creato un componente aggiuntivo JMP Marginal Model Plot che utilizza un metodo diverso per l'altro scopo di valutare l'accuratezza del modello.(Vedere Grafici del modello marginale - Comunità di utenti JMP )
Vedere l'allegato dei dati fisici dell'auto con lo script Marginal Model Plot.
Quale sarebbe il valore per te e/o per gli altri utenti se venisse fornita questa nuova funzionalità?Altri utenti sarebbero più interessati a Profiler Variable Importance e Marginal Model Plots per esplorare meglio i loro modelli se ci fosse una descrizione più forte nella documentazione della guida.
È una richiesta di un cliente esterno? Cliente Campione JMP (Derrick Carter-House - Sr. Scientist Clear Labs - Derrick.carter-house@clearlabs.com ). Sentiti libero di contattare.
Esiste un pacchetto software competitivo che ha questa caratteristica o soluzione di cui dovremmo essere a conoscenza?Sconosciuto, forse verificato con Product Management.
Ciò avrà un impatto su un rinnovo, un'espansione o un'adozione da parte di un cliente e questo mette a rischio un account se non affrontiamo questo problema?Piccolo impatto nell'incoraggiare un uso continuo e più approfondito di JMP per promuovere la crescita delle vendite nuove e di rinnovo.
