Livello: Avanzato
Questo articolo presenta le nuove funzionalità della piattaforma di modellazione di equazioni strutturali di JMP Pro 17, rivolta a coloro che possiedono già conoscenze statistiche di base, come l'analisi di regressione lineare, la stima di massima verosimiglianza e la distribuzione normale multivariata. La piattaforma di modellazione di equazioni strutturali di JMP Pro consente di stimare modelli lineari che includono variabili latenti sulla base di una stima di massima verosimiglianza a informazioni complete, ipotizzando una distribuzione normale multivariata. Può eseguire inferenza per un'ampia gamma di modelli lineari, tra cui l'analisi dei percorsi e l'analisi fattoriale confermativa che includono variabili latenti. Gli analisti possono specificare il modello desiderato disegnando un diagramma di percorso, semplificando la comprensione intuitiva delle relazioni tra le variabili nel modello desiderato. JMP Pro 17 supporta anche l'analisi multipopolazione. Introduciamo brevemente diversi modelli che possono essere adattati utilizzando modelli di equazioni strutturali, per poi introdurre le nuove funzionalità di JMP Pro 17, concentrandoci sull'analisi multipopolazione.
Laureato presso la Facoltà di Lettere dell'Università di Hokkaido nel 1994, è entrato a far parte di SAS Institute Japan Co., Ltd. (allora) nel 1996, lavorando nel reparto di supporto tecnico, fornendo supporto clienti in ambito statistico. Dopo aver lasciato l'azienda nel 2001, ha lavorato come biostatistico per un'azienda farmaceutica, come programmatore per un'azienda di ingegneria manifatturiera e come libero professionista. Nel 2005 è rientrato in SAS Institute Japan Co., Ltd. come tester nella divisione JMP Giappone, dove si è occupato di test software e correzione di bozze di traduzione. Nel 2014 ha conseguito il Diploma di Laurea RSS/JSS (superamento con lode e premio per il miglior punteggio del Test di Competenza Statistica RSS/JSS della Japan Statistical Society). Nel 2012 ha conseguito il Test di Competenza Statistica di 1° livello (Biostatistica). Le opere co-tradotte includono Tourangeau, R., Conrad, FG e Couper (autori), tradotti da Osumi Noboru, Nio Makiko, Ida Junji e Ono Yusuke (2013), The Science of Web Research, Asakura Publishing; e Le Roux, B. e Rouanet, H. (autori), tradotto da Osumi Noboru, Ono Yusuke e Nio Makiko (2010), Multiple Correspondence Analysis, Ohm Publishing.
