JMP 18 e JMP Pro 18 offrono molte nuove funzionalità . Guarda un video di alcune delle nuove funzionalità chiave e scarica il Journal per provare tu stesso alcune delle tecniche in JMP 18. Tieni presente che per diverse funzionalità avrai bisogno di JMP Pro 18.
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Scopri come utilizzare:
- Nuove funzionalità per tabelle, report e aiuto contestuale
- Nuove funzionalità per l'ottimizzazione, la modellazione e l'affidabilità dei processi
- Curve di richiamo di precisione : utili quando si hanno dati sbilanciati.
- Visualizzazioni del profiler : interagisci con le variabili per ottimizzare la variabilità utilizzando interazioni sovrapposte ed esamina i punti dati per vedere in che misura i dati supportano le interazioni del modello.
- Modellazione della fatica : crea, visualizza i risultati e seleziona tra 24 modelli diversi, scegli tra sei tipi di curve SN insieme a una delle quattro distribuzioni per assemblare un modello, ottieni informazioni dettagliate e confronta tutti i modelli.
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Novità per l'importazione dei dati, l'ingegneria e la produzione
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Novità per dati spettrali, con picco e ad alta dimensione (JMP Pro)
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Nuova integrazione Python
- Miglioramenti alla libreria Python e all'integrazione : utilizza la versione di Python fornita con JMP per un ambiente coerente che funzionerà immediatamente. Ottieni l'accesso diretto alla memoria alle tabelle di dati Python in un ambiente live e utilizza Python Script Editor che utilizza le convenzioni Python e un log incorporato.
Domande a cui hanno risposto @HydeMiller e @MikeD_Anderson durante il webinar dal vivo.
Come si utilizzano le annotazioni comprimibili?
R: Da un grafico nel Costruttore di grafici, inizia con l'icona Annotazioni. Per comprimere un'annotazione, fare clic con il tasto destro su un'annotazione e selezionare Ridotta a icona. L'annotazione compressa verrà visualizzata come un'icona "i". Guarda il video qui sotto.
Si prega di chiarire come vengono utilizzati gli intervalli di confidenza?
R: Le zone ombreggiate sul Profiler rappresentano l'intervallo di confidenza sulla linea stessa. Quindi, c'è una linea di adattamento attraverso i dati e l'intervallo di confidenza mostra dove potrebbe trovarsi quella linea di adattamento. Questa è la fiducia in gioco. Non è un intervallo di confidenza sui valori. Ora, se vai al menu Triangolo rosso, sono disponibili gli Intervalli di previsione che mostrano l'intervallo di confidenza per i valori previsti stessi. È presente una linea color acqua e quindi i numeri che corrispondono alle linee che mostrano la confidenza per l'intervallo di previsione. In JMP 18 ora puoi mostrarli entrambi sul Prediction Profiler. Guarda il video:
Patrick Guiliano @PatrickGiuliano , supporto tecnico JMP ha inviato queste informazioni dopo il webinar:
Il seguente commento proviene da un altro utente JMP. Le linee di "Fiducia" (vedi immagine) sono leggermente curve e definiscono uno spazio bidimensionale in cui affermiamo che esiste la vera linea di regressione lineare; cioè, se immaginiamo che la linea di regressione lineare osservata possa ruotare attorno al punto Xavg, Yavg ma solo all'interno di quello spazio (cioè, la linea rotante deve rimanere completamente all'interno delle linee di confidenza), allora il vero parametro pendenza della si dice che la linea sia da qualche parte tra la pendenza più grande e più piccola possibile eseguendo tali rotazioni, a un livello di confidenza = a qualunque valore di confidenza abbiamo usato per calcolare quelle linee di confidenza. Le linee di confidenza possono quindi essere utilizzate per prevedere lo scenario peggiore per un valore Y AVG ad un valore X SPECIFICO.
Anche le linee dell'intervallo di previsione sono leggermente curve; definiscono uno spazio bidimensionale in cui PREVEDIAMO che si verificherà il prossimo singolo valore X, Y che otterremo. La nostra previsione è tanto più sicura quanto più siamo vicini al punto Xavg, Yavg, ed è meno sicura quanto più siamo lontani, motivo per cui le linee sembravano curve.
Le equazioni vengono utilizzate per utilizzare Profiler?
R: Non con questa versione. Si stavano concentrando sul quadro fondamentale. Potresti aggiungere una richiesta in tal senso alla lista dei desideri di J MP per una versione futura.
È possibile chiamare JMP da Python? Cioè l'opposto di quello che hai mostrato, dove JMP chiama Python.
R: Ci sono alcune chiamate che vanno in entrambe le direzioni. La documentazione indicherà tutto ciò che è consentito.
Risorse
Per quanto riguarda la domanda sugli Intervalli di confidenza e la differenza tra Intervalli di confidenza (CI) e Intervalli di previsione (PI) come visualizzati nel Profiler ora in JMP 18, ecco un buon riferimento dal nostro Portale di conoscenza statistica che descrive visivamente la spiegazione scritta sopra (nello specifico nel contesto degli IC): Regressione lineare semplice | Introduzione alla statistica | JMP .
