La División de Japón del JMP llevará a cabo un seminario llamado "Oficina de Información del JMP" todos los martes durante un total de 8 sesiones de marzo a abril de este año. El propósito de este seminario es transmitir una variedad de información sobre JMP en una breve sesión de 30 minutos, y el número de participantes supera las expectativas.
Inauguración de la Oficina de Información del JMP
Propósito de la “Oficina de Información del JMP”
El subtítulo de este seminario es "Hacer que JMP sea más fácil de entender y más divertido". Nuestro objetivo es realizar seminarios teniendo en cuenta los siguientes puntos:
- Una oportunidad para conocer las diversas funciones e información de JMP.
- Una oportunidad para aprender sobre la diversión del análisis de datos y el análisis estadístico.
Además, proporcionamos información sobre JMP y estadísticas que rara vez o es imposible abordar en seminarios regulares.
Detalles de la Oficina de Información del JMP y página de solicitud (aceptada hasta el 25 de abril)
Oficina de Información de JMP ~Hacer que JMP sea más comprensible y divertido~ | JMP
Al momento de escribir este blog, el 4º seminario ya ha finalizado. Por lo tanto, he resumido los principales contenidos que se han implementado hasta ahora. Si asistió al seminario, lea este artículo como una revisión para ayudarle a recordar lo que aprendió.
*El contenido principal de los episodios 5 a 8 (episodio final) se publicará en un blog separado una vez finalizado el episodio 8.
Parte 1 (transmisión principal 3/5, retransmisión 3/7) Funciones útiles (consejos) recomendadas para principiantes de JMP
Explicamos las opciones de JMP [Reiniciar análisis] y [Recálculo automático] .
Puedes rehacerlo tantas veces como quieras. Aprenda a usarlo "reiniciando el análisis".
JMP incluye una variedad de datos de muestra, muchos de los cuales incluyen scripts para análisis.
Por ejemplo, si observa los datos de muestra de JMP "Car Poll.jmp", verá que se guardan varios scripts. Si quiero realizar un "análisis de correspondencia múltiple utilizando variables adicionales", ¿cómo debo operarlo? Ejecute el script apropiado y vuelva a intentar el análisis.
En el triángulo rojo en la parte superior izquierda del informe, seleccione Rehacer > Reiniciar análisis .
Luego, aparecerá una ventana para especificar columnas y podrá ver que "País de origen" y "Tamaño" se han especificado como [Y, variable objetivo], y "Género" se ha especificado como [Z, variable adicional].
¿Qué sucede con el informe de análisis si los datos cambian? ～Cómo funciona el “nuevo cálculo automático”～
En JMP, puede dibujar diagramas de mosaico utilizando las plataformas [Relación bivariada] o [Creador de gráficos]. Por ejemplo, después de dibujar un diagrama de mosaico utilizando los datos de muestra "Car Poll.jmp" de antes, volvemos a la tabla de datos y mostramos el informe después de excluir las primeras 20 filas.
Al excluir 20 filas, [Graph Builder] vuelve a dibujar el diagrama de mosaico excluyendo 20 filas de datos. Por otro lado, el diagrama de mosaico no se vuelve a dibujar en [Relación bivariada]. Esta diferencia depende de si [Recálculo automático] está habilitado o no.
Las plataformas como Graph Builder en el menú Graph tienen la función Auto Recalc activada de forma predeterminada. Entonces, si excluye o cambia datos, estos cambios se reflejarán en el gráfico. Sin embargo, muchas plataformas, como Relaciones bivariadas en el menú Análisis, tienen el recálculo automático desactivado de forma predeterminada. Si los datos cambian, los cambios no se reflejan. Si desea que los cambios se reflejen en el gráfico, debe activar manualmente la Recálculo automático.
Parte 2 (transmisión principal el 12 de marzo, retransmisión el 14 de marzo) Aprenda estadísticas de forma interactiva utilizando JMP
a JMPestá equipado con muchos scripts de muestra que le permiten aprender conceptos estadísticos de forma interactiva. En este episodio, presentamos guiones en formato de demostración que lo ayudarán a comprender el análisis de regresión, la correlación, los intervalos de confianza y el teorema del límite central.
Datos de muestra y scripts de JMP presentados en el seminario
●Correlación, regresión
- demoCorr.jsl
- Corrsim.jmp
- demoLeastSquares.jsl
En "demoLeastSquares.jsl", puede aprender el concepto del método de mínimos cuadrados dibujando una línea recta que se ajuste a los puntos del gráfico y verificando la suma residual de cuadrados resultante.
●Intervalo de confianza
"Condidence.jsl" le permite aprender el concepto de intervalos de confianza mediante la simulación de números aleatorios.
Un intervalo de confianza del 95% para una media es un intervalo dentro del cual existe una probabilidad estimada del 95% de que la verdadera media de un conjunto de datos se encuentre dentro de ese intervalo.
La siguiente figura muestra el promedio5,Desviación Estándar1de la distribución de20Se construye un intervalo de confianza del 95% extrayendo 5 muestras y verificando si contienen la verdadera media poblacional de 5. Repita estos procesos 100 veces y observe si el intervalo de confianza contiene o no el valor medio verdadero de 5. Si el intervalo de confianza incluye 5, se indica con una barra negra; si no, se indica con una barra roja. En este ejemplo, 95 de 100 intervalos de confianza incluyen la media poblacional de 5. Este es el concepto de intervalo de confianza.
●Teorema del límite central
- Distribución de muestreo de Sample Means.jsl
En "Distribución muestral de medias muestrales.jsl", puede aprender el "Teorema del límite central", que es un teorema importante en estadística.
En términos generales, el teorema del límite central es el siguiente.
No importa cuál sea la distribución de la población, la media muestral puede aproximarse mediante una distribución normal.
En el siguiente ejemplo, se extraen 25 números aleatorios de una distribución uniforme y su distribución se muestra como un histograma en la sección "Distribución de datos de muestra" en el medio. El promedio de estos 25 ítems es el promedio muestral. Repitiendo la extracción de números aleatorios aproximadamente 1.800 veces, se pueden obtener 1.800 medias muestrales. "Distribución de medias muestrales" en la parte inferior es una visualización de histograma de la distribución de estas 1.800 medias muestrales.
Como puede ver en el histograma de "Distribución de medias muestrales", puede confirmar visualmente que la distribución de las medias muestrales sigue una distribución normal.
Episodio 3 (transmisión principal el 19 de marzo, retransmisión el 21 de marzo) Acerca de los perfiles de Excel
Demostramos la funcionalidad del "Perfil de Excel", que le permite visualizar modelos guardados en Microsoft Excel utilizando perfiles JMP.
- Al utilizar perfiles JMP, puede ver cómo múltiples variables de entrada afectan las variables de salida en fórmulas (modelos) establecidas en Excel.
- Los perfiles tienen una función llamada "Simulador". Suponiendo una distribución para X, podemos simular la distribución de Y mediante la simulación de Monte Carlo.
En relación con esto, estoy escribiendo un blog sobre cómo completar el equivalente de un perfil de Excel usando solo JMP.
Cómo hacer todo lo que se puede hacer con el "perfil de Excel" usando solo el perfil JMP - JMP User Community
Episodio 4 (transmisión principal el 26 de marzo, retransmisión el 28 de marzo) Análisis de la canción de Taylor Swift
Analizamos las palabras que suelen incluirse en las letras de las canciones incluidas en los álbumes de Taylor Swift (148 canciones) y los factores que las hacen populares.
A través de este análisis, hemos mostrado puntos importantes a la hora de analizar datos.
- Conozca e investigue el contenido de los datos en detalle.
- Considere e interprete los resultados de los análisis haciendo pleno uso de tecnología y conocimientos únicos.
A continuación se muestra una nube de palabras con la letra.
por Naohiro Masukawa (JMP Japón)
Naohiro Masukawa - Comunidad de usuarios de JMP
