La division JMP Japon organise un séminaire appelé « Bureau d'information JMP » tous les mardis pour un total de huit sessions de mars à avril de cette année. L'objectif de ces séminaires est de transmettre diverses informations sur JMP au cours d'une courte session de 30 minutes, et le nombre de participants dépasse les attentes.
Ouverture du bureau d'information du JMP
Objectif du « Bureau d’information du JMP »
Le sous-titre de ce séminaire est « Rendre JMP plus facile à comprendre et plus amusant ». Notre objectif est d'organiser des séminaires en gardant à l'esprit les points suivants :
- Une opportunité de découvrir les différentes fonctions et informations de JMP
- Une opportunité de découvrir le plaisir de l’analyse des données et de l’analyse statistique
De plus, nous fournissons des informations sur JMP et des statistiques qu'il est rarement, voire impossible, d'aborder lors de séminaires réguliers.
Détails du bureau d'information JMP et page de candidature (acceptée jusqu'au 25 avril)
Bureau d'information JMP ~Rendre JMP plus compréhensible et plus amusant~ | JMP
Au moment d'écrire ce blog, le 4ème séminaire est déjà terminé. Par conséquent, j’ai résumé les principaux contenus qui ont été mis en œuvre jusqu’à présent. Si vous avez assisté au séminaire, veuillez lire cet article comme une critique pour vous aider à vous souvenir de ce que vous avez appris.
*Le contenu principal des épisodes 5 à 8 (le dernier épisode) sera publié sur un blog séparé après la conclusion de l'épisode 8.
Partie 1 (diffusion principale 3/5, rediffusion 3/7) Fonctions utiles (Conseils) recommandées pour les débutants JMP
Nous avons expliqué les options JMP [Redémarrer l'analyse] et [Recalcul automatique] .
Vous pouvez le refaire autant de fois que vous le souhaitez - Apprenez à l'utiliser en "relançant l'analyse"
JMP comprend une variété d'exemples de données, dont beaucoup incluent des scripts d'analyse.
Par exemple, si vous regardez les exemples de données JMP « Car Poll.jmp », vous verrez que divers scripts sont enregistrés. Si je souhaite effectuer une « analyse des correspondances multiples utilisant des variables supplémentaires », comment dois-je l'opérer ? Exécutez le script approprié et réessayez l'analyse.
Dans le triangle rouge en haut à gauche du rapport, sélectionnez Rétablir > Redémarrer l'analyse .
Ensuite, une fenêtre de spécification des colonnes apparaîtra et vous pourrez voir que « Pays d'origine » et « Taille » ont été spécifiés comme [Y, variable objective], et « Genre » a été spécifié comme [Z, variable supplémentaire].
Qu'arrive-t-il au rapport d'analyse si les données changent ? ～Comment fonctionne le « recalcul automatique »～
Dans JMP, vous pouvez dessiner des diagrammes mosaïques à l'aide des plateformes [Relation bivariée] ou [Graph Builder]. Par exemple, après avoir dessiné un diagramme en mosaïque à l'aide des exemples de données « Car Poll.jmp » ci-dessus, nous revenons au tableau de données et affichons le rapport après avoir exclu les 20 premières lignes.
Lors de l'exclusion de 20 lignes, [Graph Builder] redessine le diagramme mosaïque en excluant les 20 lignes de données. En revanche, le diagramme mosaïque n'est pas redessiné dans [Relation Bivariée]. Cette différence dépend de l'activation ou non de [Recalcul automatique] .
Les plates-formes telles que Graph Builder dans le menu Graphique ont le recalcul automatique activé par défaut. Ainsi, si vous excluez ou modifiez des données, ces modifications seront reflétées dans le graphique. Cependant, sur de nombreuses plates-formes, telles que les relations bivariées dans le menu Analyse, le recalcul automatique est désactivé par défaut. Si les données changent, les modifications ne sont pas reflétées. Si vous souhaitez que les modifications soient reflétées dans le graphique, vous devez activer manuellement le recalcul automatique.
Partie 2 (diffusion principale le 12 mars, rediffusion le 14 mars) Apprenez les statistiques de manière interactive à l'aide de JMP.
à JMPest équipé de nombreux exemples de scripts qui vous permettent d'apprendre les concepts statistiques de manière interactive. Dans cet épisode, nous avons présenté des scripts au format démo qui vous aideront à comprendre l'analyse de régression, la corrélation, les intervalles de confiance et le théorème central limite.
Exemples de données et de scripts JMP présentés lors du séminaire
●Corrélation, régression
- demoCorr.jsl
- Corrsim.jmp
- démoLeastSquares.jsl
Dans "demoLeastSquares.jsl", vous pouvez apprendre le concept de la méthode des moindres carrés en traçant une ligne droite pour ajuster les points du tracé et en vérifiant la somme résiduelle des carrés résultante.
●Intervalle de confiance
"Condidence.jsl" vous permet d'apprendre le concept d'intervalles de confiance grâce à la simulation de nombres aléatoires.
Un intervalle de confiance de 95 % pour une moyenne est un intervalle à l'intérieur duquel il existe une probabilité estimée à 95 % que la véritable moyenne d'un ensemble de données se situe dans cet intervalle.
La figure ci-dessous montre la moyenne5,écart-type1de la distribution de20Un intervalle de confiance de 95 % est construit en extrayant 5 échantillons et en vérifiant s'ils contiennent la véritable moyenne de la population de 5. Répétez ces processus 100 fois et observez si l'intervalle de confiance contient ou non la vraie valeur moyenne de 5. Si l'intervalle de confiance comprend 5, il est indiqué par une barre noire ; sinon, il est indiqué par une barre rouge. Dans cet exemple, 95 intervalles de confiance sur 100 incluent la moyenne de la population de 5. C'est le concept d'intervalle de confiance.
●Théorème central limite
- Distribution d'échantillonnage de l'échantillon Means.jsl
Dans « Sampling Distribution of Sample Means.jsl », vous pouvez apprendre le « Théorème central limite », qui est un théorème important en statistiques.
En gros, le théorème central limite est le suivant.
Quelle que soit la répartition de la population, la moyenne de l’échantillon peut être approximée par une distribution normale.
Dans l'exemple ci-dessous, 25 nombres aléatoires sont extraits d'une distribution uniforme et leur distribution est affichée sous forme d'histogramme dans la section « Distribution des données d'échantillon » au milieu. La moyenne de ces 25 éléments constitue la moyenne de l’échantillon. En répétant l’extraction de nombres aléatoires environ 1 800 fois, 1 800 moyennes d’échantillon peuvent être obtenues. « Distribution des moyennes d'échantillon » en bas est une visualisation par histogramme de la distribution de ces 1 800 moyennes d'échantillon.
Comme vous pouvez le voir sur l'histogramme de « Distribution des moyennes de l'échantillon », vous pouvez confirmer visuellement que la distribution des moyennes de l'échantillon suit une distribution normale.
Épisode 3 (diffusion principale le 19/03, rediffusion le 21/03) À propos des profils Excel
Nous avons démontré la fonctionnalité du « Profil Excel », qui vous permet de visualiser des modèles enregistrés dans Microsoft Excel à l'aide de profils JMP.
- En utilisant les profils JMP, vous pouvez voir comment plusieurs variables d'entrée affectent les variables de sortie dans les formules (modèles) définies dans Excel.
- Les profils ont une fonctionnalité appelée « Simulateur ». En supposant une distribution pour X, nous pouvons simuler la distribution de Y en utilisant la simulation de Monte Carlo.
Dans le même ordre d'idées, j'écris un blog sur la façon de compléter l'équivalent d'un profil Excel en utilisant uniquement JMP.
Comment faire tout ce qui peut être fait avec le "profil Excel" en utilisant uniquement le profil JMP - JMP User Community
Épisode 4 (diffusion principale le 26/03, rediffusion le 28/03) Analyse de la chanson de Taylor Swift
Nous avons analysé les mots qui sont souvent inclus dans les paroles des chansons incluses dans les albums de Taylor Swift (148 chansons) et les facteurs qui les rendent populaires.
Grâce à cette analyse, nous avons montré des points importants lors de l'analyse des données.
- Apprenez et étudiez le contenu des données en détail.
- Considérez et interprétez les résultats de l’analyse en utilisant pleinement une technologie et des connaissances uniques.
Vous trouverez ci-dessous un nuage de mots des paroles.
par Naohiro Masukawa (JMP Japon)
Naohiro Masukawa - Communauté d'utilisateurs JMP
