Nivel: Intermedio
En comparación con R, Python, etc., JMP (Pro) facilita el análisis. Si bien no es un análisis totalmente personalizado, es capaz de gestionar análisis semipersonalizados. Con JMP, puede realizar fácilmente las siguientes tareas:
1) El análisis se puede realizar con solo un ratón, sin necesidad de escribir comandos; 2) Se pueden combinar gráficos y estadísticas; 3) El proceso de análisis se puede grabar en un script; 4) Se pueden generar informes junto con el flujo del proceso de análisis; y 5) Al basarse en el pensamiento estadístico, es ideal para la comprensión y el aprendizaje sistemáticos. Este informe utilizará ejemplos numéricos para analizar las predicciones y clasificaciones posibles con JMP. Los métodos utilizados incluyen el suavizado de kernel, la SVM y la neurodiscriminación. También se realizará una comparación con el análisis estadístico multivariante tradicional para profundizar la comprensión.
Se incorporó a Ricoh Co., Ltd. en 1984. Desde entonces, ha participado en la gestión interna de la calidad y la gestión de la fiabilidad, así como en la promoción y difusión de la estadística. Antes de asumir su cargo actual, fue jefe de la Oficina de Promoción de la Gestión de Calidad en la Sede Central de Calidad y director del Centro de Negocios SF. Fue profesor en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Ciencias de Tokio (1997-1998) y profesor a tiempo parcial en la Facultad de Gestión de Políticas de la Universidad de Keio (2000-2004). Sus principales áreas de especialización son el control estadístico de la calidad y la ingeniería de la fiabilidad. Entre sus publicaciones más importantes se incluyen "Modelado gráfico en la práctica", "Cómo utilizar datos multivariantes con JMP", "23 conferencias sobre métodos de cálculo estadístico con ejemplos numéricos de estilo Anscombe", "Análisis multivariante para ingenieros que utilizan JMP" y "Análisis multivariante revelador".
*No se proporcionarán folletos.
