ときどき、新しい機能を追加するには、機能がどのように編成されて表示されているかを確認する必要があります。 JMP 。それらは、それが最も理にかなっている場所、およびユーザーがそれらを見つけることを期待する場所にありますか？たとえば、JMP 12では、AnalyzeメニューのConsumer Researchサブメニューを保証するのに十分な新しい資料と既存の機能が組み合わされていました。
JMP 13では、[Analyze]メニューにいくつかの変更が加えられています。
- 古いModelingサブメニューは、Predictive ModelingとSpecialized Modelingの2つの新しいサブメニューに置き換えられました。
- [クラスタリング]サブメニューが追加され、お気に入りのクラスタリング手法をすぐに見つけることができます。
フィット曲線プラットフォームは、JMP 13の特殊モデリングで簡単に見つけることができます。
Predictive Modelingサブメニューは、Neural、Partition、Random Forest、K-Nearest Neighborsなど、予測を重視するさまざまなモデリングプラットフォームの新しいホームです。Specialized Modelingメニューは、Fit Curve、Nonlinear、Time Seriesなどのプラットフォームを見つけることができます。
Fit CurveとNormal Mixtureのプラットフォームを開発したSenior Research Statistician開発者のClay Barkerは、これらのプラットフォームが再編成されたメニューの中に家を見つけるのを嬉しく思いました。「それらは他のプラットフォームの内部に埋められていて（k-Meansの内部の非線形混合物と正規混合物の内部にフィット曲線）、見つけるのが難しくなりました。今では彼らはより多くの露出を得るでしょう、そしてうまくいけばより多くの人々がそれらを使い始めるでしょう」とクレイは言います。
新しいクラスタリングサブメニューには、他のプラットフォームの中でも、ノーマルミックスとクラスタ変数が含まれています。
新しいClusteringサブメニューには、新しいプラットフォーム（Latent Class Analysisまたは略してLCA）も含まれています。カテゴリカルクラスタリングのための一般化されたLCAの追加は、すでに存在している連続応答クラスタリング方法には合いませんでした。これは、の新しい特殊な実装の場合も同様です。テキスト分析のためのLCA JMP Proで。新しいLCAクラスタリングの出力には、多次元尺度法（MDS）プロットと「共有」グラフが含まれます。
多次元尺度法プロットを使用すると、クラスター間の距離を確認できます。
JMPにはいくつかの優れたクラスタリング方法が含まれていますが、特にどこを見ればいいのかわからない場合には見つけるのが困難でした。Normal MixtureクラスタリングやVariable Clusteringなどの一部は、「プラットフォームパーソナリティ」または赤い三角メニューのリストに含まれていました。新しいクラスタリングサブメニューは、新規および既存のクラスタリング方法をまとめたものです。
LCAレポートの新しい株価チャートは、水平の積み重ね棒グラフとしてプロットされた、各クラスターおよび各Yのクラスターメンバーシップを前提とした条件付き確率を示しています。
LCAを追加することで、ユーザーは自分のテキストデータを使ってもっと多くのことができるようになります。JMPの統計的研究開発ディレクターであるChris Gotwaltは、スパース手法をクラスタリング・アルゴリズムに適用するようなことをしたことが一度もなかったので、スパース行列LCAの作業を楽しんだ。
「これまでの反応は、新しい機能だけでなく新しいビジュアルにも前向きなものでした。サブメニューで他のクラスタリング方法をより目立つように取り上げることで、より多くの利用につながることが期待されます」とChris氏は言います。
クレイとクリスの両方がリードするチュートリアルでディスカバリーサミット2016 そして、これらの特別セッションに申し込むにはそれほど遅くはありません。さらに、彼らは会議で "一般化回帰プラットフォームを用いた実験モデルの視覚的探求"と題する論文を発表する予定です。
JMP 13に含まれる機能の詳細については、次のWebサイトをご覧ください。プレビューページ私達のウェブサイトで。
