Nous présenterons les nouvelles fonctionnalités des dernières versions, « JMP 19 » et « JMP Pro 19 », sorties en septembre 2025.
Sur cette page, nous allons présenter les fonctions d'analyse et de graphique par catégorie.
table des matières
1. Filtres de données : filtrage de plusieurs valeurs de réponse, etc.
2. Générateur de graphiques : affichages multiples de l'axe Y, graphiques fléchés, etc.
3. Distribution univariée : spécification de la distribution des intervalles de tolérance
4. Relations bivariées : test de Games-Howell, test de comparaison de ratios
5. Ajustement du modèle
6. Profil
7. Contrôle des procédés (surveillance environnementale)
8. Cartes de contrôle et triage
9. Conception expérimentale
10. Explorateur de taille d'échantillon
11. Optimisation bayésienne (JMP Pro)
12. Inférence causale (JMP Pro)
13. Modèles mixtes linéaires généralisés (GLMM), modèles mixtes linéaires (LMM) (JMP Pro)
14. Explorateur de données fonctionnelles (JMP pro)
*Remarque : Cette vidéo a été créée avec JMP 19.0.1. Les méthodes d'utilisation peuvent changer avec les futures mises à jour.
1. Filtrage des données : filtrage avec plusieurs valeurs de réponse, etc. (5 minutes 44 secondes)
- Filtrage par valeurs de réponses multiples
- Sélection de conditions multiples
2. Graph Builder : affichages multiples de l'axe Y, graphiques fléchés et plus (15 minutes et 22 secondes)
- Affichage de plusieurs axes Y : affichez simultanément différentes échelles d'axes
- Graphique fléché : option de connexion « Flèche » pour les lignes
- Options de décalage de point étendues : ajout d'une direction (positive, négative, centrale) et d'un type (grille hexagonale, ver à billes)
- Spécification de contraintes pour les lignes lisses (P-Spline)
- Afficher les intervalles de confiance binomiaux : affichez la proportion estimée et l'intervalle de confiance lorsque la variable de réponse a deux niveaux
3. Distribution univariée : spécification de la distribution des intervalles de tolérance (2 minutes et 57 secondes)
- En plus de la distribution normale, des intervalles de tolérance peuvent désormais être spécifiés pour les distributions log-normale, gamma, exponentielles et autres.
4. Relations bivariées : test de Games-Howell, test de comparaison des ratios (6 minutes et 27 secondes)
- Test de Games-Howell
- Comparaison des ratios par la méthode de Fieller
5. Ajustement du modèle (7 minutes 34 secondes)
- Ajustement d'un modèle B-spline
- Comparaison des pentes dans l'analyse de covariance
6. Profil (11 minutes 1 seconde)
- Panneau des paramètres d'optimisation : configurez facilement les réponses, les facteurs et les optimisations
- Extension des expériences de simulation : recherche de paramètres factoriels qui minimisent les taux de non-conformité grâce à la simulation
- Grille de contours avec contours remplis et points de données
7. Contrôle des procédés (surveillance environnementale) (7 minutes 36 secondes)
- Les types de graphiques de contrôle incluent la fréquence, les valeurs continues non négatives et les pourcentages.
- JMP Live, contrôle de processus interactif avec HTML interactif
8. Cartes de contrôle et triage (9 minutes 44 secondes)
- Trier les avertissements en téléchargeant les rapports de carte de contrôle sur JMP Live
9. Conception expérimentale (5 minutes 41 secondes)
- Définition de passages supplémentaires et de points centraux dans les conceptions de criblage définitives (DSD)
- Experimental Design Explorer prend en charge la comparaison de conceptions telles que DSD et NOA
- Affichage du VIF dans « Efficacité estimée » pour les conceptions personnalisées
10. Explorateur de tailles d'échantillons (4 minutes 30 secondes)
- Taille de l'échantillon pour les intervalles de tolérance (paramétriques et non paramétriques)
- Taille de l'échantillon pour les plans d'échantillonnage uniques
- Taille de l'échantillon pour les moyennes corrélées de deux échantillons
- Enregistrer le rapport au format .JMPDOE
Voici les nouveautés de JMP Pro 19 :
11. Optimisation bayésienne (8 minutes 8 secondes)
- Optimisation efficace : créez un modèle basé sur des données existantes et déterminez le prochain point d'échantillonnage
- Un modèle de processus gaussien est ajusté pour chaque réponse et les conditions optimales sont recherchées en mettant à jour de manière répétée le modèle à partir de données expérimentales existantes.
- La conception expérimentale adaptative promet de réduire le temps et les ressources
12. Inférence causale (7 minutes 52 secondes)
- Utiliser les données observées pour estimer les résultats latents et les effets moyens du traitement (ATE)
- Dans Ajuster le modèle, sélectionnez « Effets du traitement causal » comme méthode.
- Trois méthodes d'estimation sont fournies : IPWR (pondération de probabilité inverse), REGADJ (ajustement de régression) et AIPW (doublement robuste).
- Visualisations pour vérifier les hypothèses, les explications et les interprétations dans les rapports
- Prend en charge la méthode de correspondance des scores de propension
13. Modèles mixtes linéaires généralisés (MLMG), modèles mixtes linéaires (MML) (3 minutes 34 secondes)
- Logistique ordinale dans les modèles mixtes linéaires généralisés (GLMM)
- Dispersion en sandwich
14. Explorateur de données de fonction (3 minutes 6 secondes)
- Correction de la ligne de base (méthode SNIP, méthode ARWLS)
- Modèles de pics paramétriques (méthodes gaussiennes et lorentziennes)
