☐ 멋진 새 기능
☑ 많은 사용자에게 도움이 될 수 있습니다!
☐ 마치 "버그"처럼 느껴지는 것을 제거합니다.
☐ 있으면 좋다
☐ 아무도 필요로 하지 않음
이 위시리스트 요청은 무엇에서 영감을 받았나요?
그룹화된 데이터를 다룰 때는 종종 부분집합(예: 웨이퍼별, 배치별, 디바이스별)에 대한 빠른 회귀 분석이 필요합니다. JMP는 다양한 Fit 플랫폼을 제공하지만, 스크립트를 사용하거나 Fit Y by X를 반복적으로 실행하지 않고는 데이터 테이블 내에서 간단한 선형 회귀 매개변수(기울기/절편)를 직접 생성할 수 없습니다. 다른 열 작업(열 순위 지정, 표준화 등)은 이미 빠른 테이블 수준 워크플로를 지원하지만, 회귀 분석은 그렇지 않습니다.
피트니스 플랫폼에서 데이터를 가져오는 것이 가능합니다. 이것이 바로 JMP 전문가와 초보자를 구분하는 기준입니다!
어떤 개선점을 보고 싶으신가요?
두 가지 새로운 열 연산을 도입합니다.
Col 선형 회귀 기울기()
Col 선형 회귀 절편()
사용자는 X, Y 및 선택적으로 그룹화 열을 선택합니다.
JMP는 각 그룹 내에서 선형 회귀 분석을 수행하고 그룹 수준의 기울기 또는 절편을 포함하는 새 열을 생성합니다. 같은 그룹에 속한 모든 행은 동일한 결과 값을 받습니다.
이 기능은 Fit 플랫폼 없이 데이터 테이블 UI 내에서 완전히 작동합니다.
이 아이디어가 왜 중요한가요?
많은 워크플로는 다수의 그룹에 대해 간단한 선형 회귀 분석 매개변수를 추출하는 데 의존합니다. 이러한 작업을 플랫폼 간에 수동으로 수행하는 것은 오류 발생 가능성이 높고 스크립팅 없이는 자동화하기 어렵습니다.
기존의 콜 ...() 함수와 같은 네이티브 열 연산은 다음과 같습니다.
- 그룹화된 회귀 분석 워크플로를 획기적으로 간소화합니다.
- 반복적인 모델 설정을 피하십시오
- 일관되고 테이블 중심적인 처리를 보장합니다.
- 오류를 줄이고 재현성을 향상시킵니다.
- 스크립팅 경험이 없는 사용자도 효율적으로 그룹 회귀 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다.
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