La Divisione JMP Giappone terrà ogni martedì un seminario chiamato "JMP Information Bureau" per un totale di 8 sessioni da marzo ad aprile di quest'anno. Lo scopo di questo seminario è trasmettere una serie di informazioni su JMP in una breve sessione di 30 minuti e il numero di partecipanti supera le aspettative.
Apertura dell'ufficio informazioni JMP
Scopo dell'“Ufficio informazioni JMP”
Il sottotitolo di questo seminario è "Rendere JMP più facile da comprendere e più divertente". Il nostro obiettivo è tenere seminari tenendo presenti i seguenti punti:
- Un'opportunità per conoscere le varie funzioni e informazioni di JMP
- Un'occasione per conoscere il divertimento dell'analisi dei dati e dell'analisi statistica
Inoltre, forniamo informazioni su JMP e statistiche che raramente o è impossibile trattare nei seminari regolari.
Dettagli dell'ufficio informazioni JMP e pagina della domanda (accettata fino al 25 aprile)
JMP Information Bureau ~Rendi JMP più comprensibile e divertente~ | JMP
Nel momento in cui scrivo questo blog il 4° seminario è già terminato. Ho quindi riassunto i principali contenuti finora implementati. Se hai partecipato al seminario, leggi questo articolo come ripasso per aiutarti a ricordare ciò che hai imparato.
*I contenuti principali degli episodi da 5 a 8 (episodio finale) verranno pubblicati su un blog separato al termine dell'episodio 8.
Parte 1 (trasmissione principale 3/5, ritrasmissione 3/7) Funzioni utili (suggerimenti) consigliate per i principianti di JMP
Abbiamo spiegato le opzioni di JMP [Riavvia analisi] e [Ricalcolo automatico] .
Puoi rifarlo quante volte vuoi - Scopri come usarlo "riavviando l'analisi"
JMP include una varietà di dati campione, molti dei quali includono script per l'analisi.
Ad esempio, se guardi i dati di esempio JMP "Car Poll.jmp", vedrai che vengono salvati vari script. Se voglio eseguire "l'analisi delle corrispondenze multiple utilizzando variabili aggiuntive", come dovrei gestirla? Eseguire lo script appropriato e riprovare l'analisi.
Dal triangolo rosso nella parte superiore sinistra del report, seleziona Ripeti > Riavvia analisi .
Quindi verrà visualizzata una finestra per specificare le colonne e potrai vedere che "Paese di origine" e "Taglia" sono stati specificati come [Y, variabile obiettivo] e "Sesso" è stato specificato come [Z, variabile aggiuntiva].
Cosa succede al report di analisi se i dati cambiano? ～Come funziona il “ricalcolo automatico”～
In JMP è possibile disegnare diagrammi a mosaico utilizzando la piattaforma [Relazione bivariata] o [Generatore di grafici]. Ad esempio, dopo aver disegnato un diagramma a mosaico utilizzando i dati di esempio "Car Poll.jmp" di prima, torniamo alla tabella dei dati e mostriamo il report dopo aver escluso le prime 20 righe.
Quando si escludono 20 righe, [Graph Builder] ridisegna il diagramma a mosaico escludendo 20 righe di dati. D'altra parte, il diagramma a mosaico non viene ridisegnato in [Relazione bivariata]. Questa differenza dipende dal fatto che il [Ricalcolo automatico] sia abilitato o meno.
Piattaforme come il Costruttore di grafici nel menu Grafico hanno il ricalcolo automatico attivato per impostazione predefinita. Pertanto, se escludi o modifichi i dati, queste modifiche si rifletteranno nel grafico. Tuttavia, molte piattaforme, come Relazioni bivariate nel menu Analisi, hanno il ricalcolo automatico disattivato per impostazione predefinita. Se i dati cambiano, le modifiche non vengono riflesse. Se desideri che le modifiche si riflettano nel grafico, devi attivare manualmente il ricalcolo automatico.
Parte 2 (trasmissione principale il 12/3, ritrasmissione il 14/3) Apprendi le statistiche in modo interattivo utilizzando JMP
a JMPè dotato di numerosi script di esempio che consentono di apprendere concetti statistici in modo interattivo. In questo episodio abbiamo introdotto gli script in formato demo che ti aiuteranno a comprendere l'analisi di regressione, la correlazione, gli intervalli di confidenza e il teorema del limite centrale.
Dati di esempio e script JMP introdotti al seminario
●Correlazione, regressione
- demoCorr.jsl
- Corrsim.jmp
- demoLeastSquares.jsl
In "demoLeastSquares.jsl", puoi imparare il concetto del metodo dei minimi quadrati disegnando una linea retta per adattarla ai punti del grafico e controllando la risultante somma residua dei quadrati.
●Intervallo di confidenza
"Condidence.jsl" ti consente di apprendere il concetto di intervalli di confidenza attraverso la simulazione di numeri casuali.
Un intervallo di confidenza del 95% per una media è un intervallo all'interno del quale esiste una probabilità stimata del 95% che la vera media di un set di dati rientri in tale intervallo.
La figura seguente mostra la media5,deviazione standard1dalla distribuzione di20Viene costruito un intervallo di confidenza al 95% estraendo 5 campioni e controllando se contengono la vera media della popolazione di 5. Ripeti questi processi 100 volte e osserva se l'intervallo di confidenza contiene o meno il vero valore medio di 5. Se l'intervallo di confidenza include 5, è indicato da una barra nera; in caso contrario, è indicato da una barra rossa. In questo esempio, 95 intervalli di confidenza su 100 includono la media della popolazione pari a 5. Questo è il concetto di intervallo di confidenza.
●Teorema del limite centrale
- Distribuzione campionaria di Sample Means.jsl
In "Distribuzione campionaria di Sample Means.jsl", puoi imparare il "Teorema del limite centrale", che è un teorema importante in statistica.
In parole povere, il teorema del limite centrale è il seguente.
Qualunque sia la distribuzione della popolazione, la media campionaria può essere approssimata da una distribuzione normale.
Nell'esempio seguente, 25 numeri casuali vengono estratti da una distribuzione uniforme e la loro distribuzione viene visualizzata come istogramma nella sezione "Distribuzione dei dati campione" al centro. La media di questi 25 elementi costituisce la media campionaria. Ripetendo l'estrazione dei numeri casuali circa 1.800 volte, è possibile ottenere 1.800 medie campionarie. "Distribuzione delle medie campionarie" in basso è una visualizzazione dell'istogramma della distribuzione di queste 1.800 medie campionarie.
Come puoi vedere dall'istogramma di "Distribuzione delle medie campionarie", puoi confermare visivamente che la distribuzione delle medie campionarie segue una distribuzione normale.
Episodio 3 (trasmissione principale il 19/3, ritrasmissione il 21/3) Informazioni sui profili Excel
Abbiamo dimostrato la funzionalità di "Profilo Excel", che consente di visualizzare modelli salvati in Microsoft Excel utilizzando i profili JMP.
- Utilizzando i profili JMP, è possibile vedere in che modo più variabili di input influiscono sulle variabili di output nelle formule (modelli) impostate in Excel.
- I profili hanno una funzione chiamata "Simulatore". Assumendo una distribuzione per X, possiamo simulare la distribuzione di Y utilizzando la simulazione Monte Carlo.
Allo stesso modo, sto scrivendo un blog su come completare l'equivalente di un profilo Excel utilizzando solo JMP.
Come fare tutto ciò che è possibile fare con il "profilo Excel" utilizzando solo il profilo JMP - Comunità utenti JMP
Episodio 4 (trasmissione principale il 26/3, ritrasmissione il 28/3) Analisi della canzone di Taylor Swift
Abbiamo analizzato le parole che spesso compaiono nei testi delle canzoni incluse negli album di Taylor Swift (148 brani) e i fattori che le rendono popolari.
Attraverso questa analisi, abbiamo mostrato punti importanti durante l'analisi dei dati.
- Imparare e indagare il contenuto dei dati in dettaglio.
- Considerare e interpretare i risultati dell'analisi sfruttando appieno tecnologie e conoscenze uniche.
Di seguito è riportata una nuvola di parole dei testi.
di Naohiro Masukawa (JMP Giappone)
Naohiro Masukawa - Comunità degli utenti JMP
