JMP開発チーム様
私は、JMP の構造方程式モデリング (SEM) プラットフォームへの価値ある機能強化、つまり分散ベースの推定手法の組み込みを提案するためにこのメールを書いています。
分散推定はSEMにおいて重要な役割を果たします。特に、多変量正規性などの仮定が完全に満たされていない場合、より信頼性が高く正確な標準誤差と信頼区間を提供する上で重要な役割を果たします。マーケティングリサーチ、行動科学、社会科学といった分野における実用化においては、データが理想的な条件から逸脱することが多く、ロバストな分散推定は有効な推論を行う上で不可欠です。
現在、SmartPLSやWarpPLSといった部分最小二乗法SEM（PLS-SEM）ツールは、分散ベースのアプローチを重視しているため、大きな注目を集めています。これらのツールにより、研究者はより小規模なサンプルサイズや非正規データ構造を持つ複雑なモデルを扱うことができます。
JMPのSEMプラットフォームに、同様、あるいはより柔軟な分散推定オプションを追加すれば、この分野におけるJMPの競争力はさらに高まります。また、ユーザーは外部ツールに頼ることなく、強力で使いやすいJMP環境内で作業を進めることができるというメリットも得られます。
分散ベースの推定によって SEM プラットフォームを強化すると、モデル診断が強化されるだけでなく、堅牢で柔軟な SEM ソリューションを求める学術研究者と応用産業の専門家の両方の間で JMP の活用範囲が広がります。
私は JMP の継続的な改善に向けたチームの努力に深く感謝しており、この分野でのさらなる進歩を楽しみにしています。
ありがとう
チャンドラ
