JSL と R を使用して JMP® 内でカスタム プラットフォームを開発し、追加の分析を可能にする JSL と R を使用して JMP® 内でカスタム プラットフォームを開発し、追加の分析を可能にする
マーク・ユーイング、イーストマン・ケミカル・カンパニー統計学者
JMP スクリプト言語 (JSL) を介して R にアクセスできることにより、JMP のインタラクティブ性と R で利用できる幅広い統計手法を活用したカスタム プラットフォームを開発できます。JSL を介して JMP でカスタム プラットフォームを開発すると、エンド ユーザーが常に適切なツールを利用できるようになります。R とリンクできることにより、JMP で利用できない手法を使用するために必要なプログラミングが簡素化され、JSL プログラマーの負担が軽減されます。その結果、JMP は、魅力的なインタラクティブ性のレベルを犠牲にすることなく、他の統計ソフトウェア パッケージよりも強力で柔軟になっています。変化点分析 (CPA) は、履歴データの変化を識別するための強力な手法です。特別な原因を示すポイントを識別する管理図とは異なり、CPA は履歴データ セットで使用され、プロセス平均の変化がいつ発生したか、およびその変化の大きさを特定します。この手法は、さまざまな環境で多くの用途があります。たとえば、管理ラボでメンテナンス、季節的な環境条件、その他の日常的なイベントがテスト機器に与える影響を特定したり、製造現場で製品レベルの変化を特定してその変化をプロセスの他の変化と相関させたりすることができます。このプレゼンテーションでは、R の変化点ライブラリを利用して計算を実行し、JMP を使用して出力を視覚化する CPA スクリプトを紹介します。JMP で入力と出力に適切なユーザー インターフェイスを開発する際に発生する問題について、対話形式で説明し、検討します。
