JMP 18 y JMP Pro 18 ofrecen muchas capacidades nuevas . Vea un video de algunas de las nuevas capacidades clave y descargue el Diario para probar algunas de las técnicas usted mismo en JMP 18. Tenga en cuenta que para varias capacidades necesitará JMP Pro 18.
Mire el video completo a continuación o haga clic en los títulos de la lista con viñetas para ver solo los segmentos sobre el tema en la lista.
Vea cómo utilizar:
- Nuevas capacidades para tablas, informes y ayuda contextual.
- Nuevas capacidades para optimización, modelado y confiabilidad de procesos.
- Curvas de recuperación de precisión : útiles cuando tiene datos desequilibrados.
- Visualizaciones de perfilador : interactúe con variables para optimizar la variabilidad mediante interacciones superpuestas y examine puntos de datos para ver qué tan bien los datos respaldan las interacciones del modelo.
- Modelado de fatiga : cree, vea resultados y seleccione entre 24 modelos diferentes, elija entre seis tipos de curvas SN junto con una de cuatro distribuciones para ensamblar un modelo, obtenga información detallada y compare todos los modelos.
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Nuevo para importación, ingeniería y producción de datos
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Nuevo para datos espectrales, picos y de alta dimensión (JMP Pro)
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Nueva integración de Python
- Biblioteca de Python y mejoras de integración : utilice la versión de Python que se incluye con JMP para obtener un entorno coherente que funcionará de inmediato. Obtenga acceso directo a la memoria de las tablas de datos de Python en un entorno en vivo y use Python Script Editor que utiliza convenciones de Python y un registro integrado.
Preguntas respondidas por @HydeMiller y @MikeD_Anderson en el seminario web en vivo.
P: ¿Cómo uso las anotaciones plegables?
R: Desde un gráfico en Graph Builder, comience con el ícono Anotaciones. Para contraer una anotación, haga clic derecho en una anotación y seleccione Minimizada. La anotación contraída aparecerá como un icono "i". Vea el vídeo a continuación.
P: ¿Por favor aclare cómo se utilizan los intervalos de confianza?
R: Las zonas sombreadas del Profiler son el intervalo de confianza de la propia línea. Entonces, hay una línea de ajuste a través de los datos y el intervalo de confianza muestra dónde podría estar esa línea de ajuste. Eso es confianza en juego. No es un intervalo de confianza en los valores. Ahora, si va al menú Triángulo Rojo, los Intervalos de Predicción están disponibles y muestran el intervalo de confianza para los valores predichos. Hay una línea de color aguamarina y luego los números que corresponden a las líneas que muestran la confianza para el intervalo de predicción. En JMP 18 ahora puedes mostrarlos a ambos en Prediction Profiler. Ver vídeo:
Patrick Guiliano @PatrickGiuliano , soporte técnico de JMP envió esta información después del seminario web:
El siguiente comentario provino de otro usuario de JMP. Las líneas de "Confianza" (ver imagen) están ligeramente curvadas y definen un espacio bidimensional en el que afirmamos que existe la verdadera línea de regresión lineal; es decir, si imaginamos que la línea de regresión lineal observada puede girar alrededor del punto que es Xavg, Yavg pero sólo dentro de ese espacio (es decir, la línea de rotación tiene que permanecer completamente dentro de las líneas de confianza), entonces la verdadera pendiente del parámetro de la Se dice que la línea está en algún lugar entre la pendiente más grande y la más pequeña posible al realizar tales rotaciones, con un nivel de confianza = a cualquier valor de confianza que usemos para calcular esas líneas de confianza. Por lo tanto, las líneas de confianza se pueden utilizar para predecir el peor de los casos para un valor AVG Y en un valor X ESPECÍFICO.
Las líneas de intervalo de predicción también están ligeramente curvadas; definen un espacio bidimensional en el que PREDECIMOS que ocurrirá el próximo valor X,Y que obtengamos. Nuestra predicción es más segura cuanto más cerca estamos del punto Xavg,Yavg, y menos segura cuanto más lejos estamos, razón por la cual las líneas parecían curvas.
P: ¿Las ecuaciones vienen al usar Profiler?
R: No con esta versión. Se estaban centrando en el marco central. Puede agregar una solicitud para eso a la lista de deseos de J MP para un lanzamiento futuro.
P: ¿Es posible llamar a JMP desde Python? Es decir, lo contrario de lo que mostraste, donde JMP llama a Python.
R: Hay ciertas llamadas que van en cualquier dirección. La documentación indicará todo lo que está permitido.
Recursos
Con respecto a la pregunta sobre los intervalos de confianza y la diferencia entre los intervalos de confianza (IC) y los intervalos de predicción (PI) como se muestran en el Profiler ahora en JMP 18, aquí hay una buena referencia de nuestro Portal de conocimientos estadísticos que describe visualmente la explicación escrita. arriba (específicamente en el contexto de los IC): Regresión lineal simple | Introducción a la estadística | JMP .
