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JMP 学習ライブラリ

JMPの使用

• JMPを開いて使い始める
• Windows での JMP の操作
• テキストファイルのインポート
• Excel からのデータのインポート
• JMP データ テーブル
• JMP テーブル メニュー

• JMPツール
• JMPで数式を作成する
• JMPの結果を保存する
• JMP で出版品質のグラフィックを保存する
• JMP Publicで結果を共有する
• Excel アドイン I (JMP へのデータの受け渡し)

• Excel アドイン II (JMP での Excel モデルのプロファイリング)
• JMP 教育ツール
• JMP のカスタマイズ (環境設定)
• JMP のカスタマイズ (プリセット)
• JMPとPythonの統合

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グラフィック表示と概要

• グラフビルダーによるインタラクティブなグラフ作成
• ヒストグラム、記述統計、幹葉図
• 棒グラフと頻度分布
• ドットプロット

• ボックスプロット
• 散布図
• ランチャート（折れ線グラフ）
• モザイク プロットと分割表 (クロス集計表)

• パレート図と円グラフ
• バブルプロット
• グラフビルダーでのマッピング
• データの集計

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確率と分布

• 分布のフィッティング
• 正規性の評価

• 標準化された値（Z スコア）を見つける
• 正規曲線の下の面積を求める

• ランダムサンプリングとランダムデータ

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基本的な推論 - 比率と平均

• 1標本t検定と信頼区間
• 2標本t検定と信頼区間
• 対応のあるt検定と信頼区間
• 一元配置分散分析
• 二元配置分散分析
• 平均値の1標本同等性検定

• 比率の仮説検定と信頼区間
• 2つの比率検定と信頼区間
• 二元表のカイ二乗検定
• ノンパラメトリック検定
• 予測区間
• 1標本平均の標本サイズと検出力

• 2つのサンプル平均のサンプルサイズと検出力
• 1つのサンプル比率のサンプルサイズと検出力
• 2つの標本比率の標本サイズと検出力
• ブートストラップ
• ランダム化テスト

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相関と回帰

• 相関
• ノンパラメトリック相関
• 単純線形回帰

• 多重線形回帰
• 単純ロジスティック回帰
• 多重ロジスティック回帰

• ステップワイズ回帰
• 非線形曲線のフィッティング

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時系列

• ARIMAモデリング

• 時系列平滑化モデル

• 時系列予測

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多変量解析法

• 調査分析（クロス集計）
• クラスタリング

• 主成分分析
• 因子分析

• 構造方程式モデリング

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混合モデルと反復測定

• 反復測定分析（MANOVA）

• 反復測定分析（混合モデル）

• 混合モデル分析

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データマイニングと予測モデリング

• 分類ツリー（パーティション）
• 回帰ツリー（パーティション）
• 判別分析
• サポートベクターマシン（分類）
• サポートベクター回帰

• K 最近隣
• ニューラルネットワーク
• ナイーブベイズ
• 検証列の作成 (ホールドアウト サンプル)
• モデルの比較と選択

• テキストマイニング - 非構造化テキストデータの記述
• テキストマイニング - 感情分析
• テキストマイニング - 高度な分析方法
• 関連性分析（マーケットバスケット分析）

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品質とプロセス

• 変数管理図 - I/MR チャート
• 変数管理図 - XBar チャート
• 属性管理図 - P 管理図と NP 管理図
• 属性管理図 - C 管理図と U 管理図

• プロセス能力分析
• 複数回答の能力分析
• MSA 連続データ - ゲージ R&R
• MSA 連続データ - EMP メソッド

• MSA 属性データ
• 許容範囲

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信頼性と生存

• 生存分析（カプランマイヤー推定）

• 分布フィッティング（寿命分布）

• 加速寿命試験（Fit Life by X）

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実験の設計と分析

• DOE 完全実施要因設計
• DOE 完全因子分析
• DOE 一部実施要因計画

• DOE 一部実施要因分析
• DOEスクリーニング実験分析
• DOE - カスタムデザイン

• DOE - 設計の評価と比較
• モンテカルロシミュレーション