JMP 18 と JMP Pro 18 には、 多くの新機能が搭載されています。主要な新機能のいくつかを紹介するビデオをご覧になり、ジャーナルをダウンロードして、JMP 18 のテクニックを実際に試してみてください。いくつかの機能には JMP Pro 18 が必要になることに注意してください。
以下のビデオ全体を視聴するか、箇条書きリストのタイトルをクリックして、リスト内のトピックに関するセグメントのみを表示してください。
使用方法をご覧ください:
ライブ ウェビナーで@HydeMillerと@MikeD_Andersonが質問に答えます。
Q: 折りたたみ可能な注釈を使用するにはどうすればよいですか?
A: グラフ ビルダーのグラフから、注釈アイコンを選択します。注釈を折りたたむには、注釈を右クリックして [最小化] を選択します。折りたたまれた注釈は「i」アイコンとして表示されます。下のビデオをご覧ください。
Q: 信頼区間はどのように使用されるのか教えてください。
A: プロファイラーの網掛け部分は、線自体の信頼区間です。つまり、データには適合線があり、信頼区間はその適合線がどこにあるかを示しています。これは線に対する信頼度です。値の信頼区間ではありません。赤い三角形のメニューに移動すると、予測区間が利用可能になり、予測値自体の信頼区間が表示されます。水色の線があり、その線に対応する数字が予測区間の信頼度を示しています。JMP 18 では、予測プロファイラーで両方を表示できるようになりました。ビデオをご覧ください:
Patrick Guiliano @PatrickGiuliano 、JMP テクニカル サポートはウェビナー後に次の情報を送信しました:
次のコメントは、別の JMP ユーザーからのものです。「信頼」ライン (画像を参照) はわずかに湾曲しており、真の線形回帰ラインが存在すると主張できる 2 次元空間を定義します。つまり、観測された線形回帰ラインが Xavg、Yavg の点を中心に回転できるが、その空間内でのみ回転できると想定すると (つまり、回転するラインは信頼ライン内に完全に収まる必要があります)、ラインの真のパラメータ傾斜は、信頼レベル = これらの信頼ラインを計算するために使用した信頼値で、そのような回転を実行することで可能な最大傾斜と最小傾斜の間のどこかにあると言えます。したがって、信頼ラインを使用して、特定の X 値での AVG Y 値の最悪のシナリオを予測できます。
予測間隔の線もわずかに湾曲しています。これは、次に取得する単一の X、Y 値が発生することを予測する 2 次元空間を定義します。Xavg、Yavg ポイントに近いほど予測の信頼性が高くなり、離れるほど予測の信頼性が低くなります。これが、線が湾曲しているように見える理由です。
Q:方程式は Profiler の使用に移行されますか?
A: このリリースではそうではありません。彼らはコア フレームワークに注力していました。将来のリリースのために、J MP ウィッシュリストにそのリクエストを追加することができます。
Q: Python から JMP を呼び出すことは可能ですか? つまり、JMP が Python を呼び出すという、先ほど示したのとは逆のことです。
A: どちらの方向にも発信できる通話がいくつかあります。 ドキュメントには、許可されている通話内容がすべて記載されています。
リソース
信頼区間に関する質問、および JMP 18 のプロファイラーに表示される信頼区間 (CI) と予測区間 (PI) の違いについては、 統計ナレッジ ポータルから、上記の説明を視覚的に表した優れた参考資料があります (特に CI のコンテキストで)。 「単純線形回帰 | 統計入門 | JMP 」。
