Puedes ver el vídeo "Dominando JMP: Análisis de datos de fecha y hora".
- Esta es una versión bajo demanda de un seminario web celebrado en junio de 2022. El contenido del seminario se ha reestructurado para su visualización bajo demanda e introduce las funciones de visualización efectivas de datos de fecha y hora, así como las funciones de análisis de datos de series temporales de JMP.
- El vídeo consta de dos capítulos (Capítulo 1 y Capítulo 2), y cada capítulo está dividido en tres secciones (Sección 1 a Sección 3).
- Los datos en formato JMP (.jmp) utilizados en el vídeo se pueden descargar desde el enlace que aparece en la parte superior de esta página.
*Este seminario utiliza "JMP 16.2", la última versión disponible en el momento de la creación del vídeo (agosto de 2022).
Si bien la función "Explorador de datos de funciones" se presentó durante el seminario web, no está incluida en este video a pedido. Esta función se presentará más adelante.
Capítulo 1:Cómo gestionar datos de fecha y hora utilizando JMP y métodos de visualización eficaces.
Este documento explica los conceptos básicos del formato de datos de fecha y hora de JMP y, a continuación, muestra ejemplos de visualización de datos de fecha y hora utilizando JMP. Los gráficos de visualización utilizados incluirán gráficos de líneas, líneas suavizadas, líneas de regresión, gráficos de barras, mapas de calor y gráficos de burbujas.
Capítulo 1, Sección 1 : Información básica sobre datos de fecha y hora en JMP (10 minutos 20 segundos)
Capítulo 1, Sección 2 : Ejemplo de análisis 1 - Datos diarios (13 minutos 09 segundos)
Capítulo 1, Sección 3 : Ejemplo de análisis 2 - Datos anuales y mensuales (14 minutos 48 segundos)
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Capítulo 2:Pronóstico de series temporales mediante JMP: modelo ARIMA, modelo de suavizado de espacio de estados.
Esta presentación explica cómo usar JMP para ajustar modelos a datos de series temporales y predecir su comportamiento futuro. JMP ofrece dos plataformas de pronóstico de series temporales: "Análisis de series temporales" y "Pronóstico de series temporales". Explicaremos las características de cada plataforma y demostraremos cómo ajustar un modelo de series temporales a datos reales, seleccionar el modelo óptimo y realizar predicciones basadas en dicho modelo.
Capítulo 2, Sección 1 : Introducción (5 minutos 57 segundos)
