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JMP 학습 라이브러리

JMP 사용하기

• JMP 열기 및 시작하기
• Windows에서 JMP 탐색
• 텍스트 파일 가져오기
• Excel에서 데이터 가져오기
• JMP 데이터 테이블
• JMP 테이블 메뉴

• JMP 도구
• JMP에서 수식 만들기
• JMP 결과 저장
• JMP를 사용하여 출판 품질 그래픽 저장
• JMP Public에서 결과 공유
• Excel 추가 기능 I(JMP에 데이터 전달)

• Excel Add In II(JMP에서 Excel 모델 프로파일링)
• JMP 교육 도구
• JMP 사용자 정의(환경 설정)
• JMP 사용자 정의(사전 설정)
• JMP와 Python 통합

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그래픽 디스플레이 및 요약

• Graph Builder를 사용한 대화형 그래프 작성
• 히스토그램, 설명 통계 및 줄기와 잎
• 막대형 차트와 빈도 분포
• 점 플롯

• 상자 그림
• 산점도
• 런 차트(선 그래프)
• 모자이크 플롯 및 비상 테이블(교차표)

• 파레토 플롯과 파이 차트
• 버블 플롯
• 그래프 빌더에서 매핑
• 데이터 표 작성

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확률과 분포

• 분포 맞추기
• 정상성 평가

• 표준화된 값 찾기(z-점수)
• 정규곡선 아래의 면적 찾기

• 랜덤 샘플링과 랜덤 데이터

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기본 추론 - 비율과 평균

• 1 표본 t-검정 및 신뢰 구간
• 2개 표본 t-검정 및 신뢰 구간
• 쌍대 t-검정 및 신뢰 구간
• 일원 분산 분석
• 이원(요인) 분산분석
• 평균에 대한 단일 샘플 동등성 테스트

• 비율에 대한 가설 검정 및 신뢰 구간
• 두 비율 검정 및 신뢰 구간
• 이원표에 대한 카이제곱 검정
• 비모수 검정
• 예측 간격
• 한 표본 평균에 대한 표본 크기 및 검정력

• 두 표본 평균에 대한 표본 크기 및 검정력
• 한 샘플 비율에 대한 샘플 크기 및 파워
• 두 샘플 비율에 대한 샘플 크기 및 파워
• 부트스트래핑
• 무작위 테스트

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상관관계와 회귀

• 상관관계
• 비모수 상관관계
• 단순선형회귀

• 다중선형회귀
• 단순 로지스틱 회귀
• 다중 로지스틱 회귀

• 단계적 회귀
• 비선형 곡선 맞춤

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시계열

• ARIMA 모델링

• 시계열 평활화 모델

• 시계열 예측

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다변량 방법

• 조사 분석(교차 분석)
• 클러스터링

• 주성분 분석
• 요인 분석

• 구조 방정식 모델링

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혼합 모델 및 반복 측정

• 반복 측정 분석(MANOVA)

• 반복 측정 분석(혼합 모델)

• 혼합 모델 분석

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데이터 마이닝 및 예측 모델링

• 분류 트리(파티션)
• 회귀 트리(파티션)
• 판별 분석
• 지원 벡터 머신(분류)
• 지원 벡터 회귀

• K 가장 가까운 이웃
• 신경망
• 나이브 베이즈
• 검증 열 생성(홀드아웃 샘플)
• 모델 비교 및 ​​선택

• 텍스트 마이닝 - 비정형 텍스트 데이터 설명
• 텍스트 마이닝 - 감정 분석
• 텍스트 마이닝 - 고급 분석 방법
• 연관성 분석(시장 바구니 분석)

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품질 및 프로세스

• 변수 관리 차트 - I/MR 차트
• 변수 관리 차트 - XBar 차트
• 속성 제어 차트 - P 및 NP 차트
• 속성 제어 차트 - C 및 U 차트

• 프로세스 능력 분석
• 다중 응답에 대한 역량 분석
• MSA 연속 데이터 - 게이지 R&R
• MSA 연속 데이터 - EMP 방법

• MSA 속성 데이터
• 허용 범위

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신뢰성과 생존성

• 생존 분석(Kaplan-Meier 추정)

• 분배 피팅(Life Distribution)

• 가속 수명 테스트(Fit Life by X)

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실험 설계 및 분석

• DOE 완전 요인 설계
• DOE 전체 요인 분석
• DOE 분수 요인 설계

• DOE 분획 요인 분석
• DOE 스크리닝 실험 분석
• DOE - 맞춤형 디자인

• DOE - 설계 평가 및 비교
• 몬테카를로 시뮬레이션