Nivel: Avanzado
Este artículo presenta las nuevas funciones de la plataforma de Modelado de Ecuaciones Estructurales de JMP Pro 17 para quienes ya cuentan con conocimientos estadísticos básicos, como análisis de regresión lineal, estimación de máxima verosimilitud y distribución normal multivariante. La plataforma de Modelado de Ecuaciones Estructurales de JMP Pro permite estimar modelos lineales que incluyen variables latentes basándose en la estimación de máxima verosimilitud con información completa, asumiendo una distribución normal multivariante. Permite realizar inferencias para una amplia gama de modelos lineales, incluyendo análisis de trayectorias y análisis factorial confirmatorio que incluyen variables latentes. Los analistas pueden especificar el modelo deseado mediante un diagrama de trayectorias, lo que facilita la comprensión intuitiva de las relaciones entre las variables del modelo. JMP Pro 17 también admite el análisis multipoblacional. Primero, presentamos brevemente varios modelos que pueden ajustarse mediante modelos de ecuaciones estructurales y, a continuación, presentamos las nuevas funciones de JMP Pro 17, centrándonos en el análisis multipoblacional.
Se graduó de la Facultad de Letras de la Universidad de Hokkaido en 1994. Se incorporó a SAS Institute Japan Co., Ltd. (en aquel entonces) en 1996, trabajando en el Departamento de Soporte Técnico, proporcionando soporte al cliente relacionado con las estadísticas. Tras dejar la empresa en 2001, trabajó como bioestadístico para una empresa farmacéutica, programador para una empresa de ingeniería de fabricación y como profesional independiente. En 2005, se reincorporó a SAS Institute Japan Co., Ltd. como tester en la división JMP Japón, donde participó en pruebas de software y corrección de traducciones. En 2014, recibió el Diploma de Posgrado RSS/JSS (Aprobando con Distinción y el Premio al Mejor Rendimiento de la Prueba de Competencia Estadística RSS/JSS de la Sociedad Japonesa de Estadística). En 2012, obtuvo la Prueba de Competencia Estadística de 1.er nivel (Bioestadística). Los trabajos cotraducidos incluyen Tourangeau, R., Conrad, FG y Couper (autores), traducidos por Osumi Noboru, Nio Makiko, Ida Junji y Ono Yusuke (2013), The Science of Web Research, Asakura Publishing; y Le Roux, B. y Rouanet, H. (autores), traducido por Osumi Noboru, Ono Yusuke y Nio Makiko (2010), Multiple Correspondence Analysis, Ohm Publishing.
