学術的にも専門的にも、より多くの人々がデータ、分析、およびリスク評価に慣れるように、より多くのコースが提供および開発されています。これは何らかの統計の使用を必要とし、そしてソフトウェアはほとんど取引のツールです。ソフトウェア - 一部の新規、一部の拡張、一部の商用、および一部のオープンソース - は、ますます幅広いユーザーに利用されており、絶えず変化しています。
私が大学で受けた量的コースのために、私はSAS、SPSSとSHAZAMを使うためにいくつかのコーディング言語を学ばなければなりませんでした。私は最初はJCLや他のプログラミング言語を学ぶのが大好きではなかったので、言語の構文を学ぶことが統計的概念を理解する上での障害になっていました。
良い面では、私の限られたコーディングスキルでさえ後で私のキャリアに役立つことが証明されましたが、コーディングへの私の同級生の露出の多くは彼らの熱意を弱めました - プログラミングと統計の両方のために。かつて私はその視覚的でインタラクティブな経験に触れました。 JMP 私はデータの探査と分析において、統計の概念をもっと早く理解できたかどうか、そしてクラスメートの仲間がJMPを使ったならば統計にもっと熱心だったかどうかと思いました。
MOOCとして、より多くのイントロ統計コースが提供されています。多くの大学は、より多くの人々を統計的思考に従事させるためにより広くアピールするために、ビジネス分析およびその他のコースを含むようにカリキュラムを進化させています。専門的には、より基本的なデータ分析コースも提供されています。これらすべてに照らして、どのソフトウェアが使用されているかを見るのは興味深いです。スプレッドシート、JMPのような対話型ビジュアルソフトウェア、いくつかのSASインターフェース、R、Minitabなどへのインターフェースその他
コースで使用されるソフトウェアに影響を与える要因は何ですか？
大学でJMPにアクセスできれば、統計の概念をもっと早く理解できただろうか。
についてのブログ記事を書いたこと JMPで統計を教えるそして統計学の概念をどのように教えるかについて学者たちと関わり続けているので、そのような多様なレベルの計算能力を持つ学生が使うソフトウェアを選ぶ動機付けとなる要因に興味があります。多くの場合、コストが要因です。オープンソースソフトウェアは無料で入手できます。Excelはいたるところに存在するため、本質的に無料と見なされています（ただし、スプレッドシートの制限を認識している人も少なくありません）。
いくつかのイントロレベルのコースのもう一つの動機づけ要素は、より市場性の高いスキルを学生に任せることかもしれません、そしてもちろん人気のあるプログラミング言語を知ることは（もちろんデータ分析について知ることに加えて）そのようなスキルです。
さらに別の考慮事項は、ソフトウェアがすでに存在していること、存在していること、および講師がすでに知っていることである可能性があります。
統計的に考える方法を教える
しかし、これらの要因を超えて、多くのインストラクターは、データの力を見て感じ、「統計的に考える」ことを体験するために、より多くの学生を巻き込むことを真に望んでいます。プログラミング言語を学ぶために続けてください。彼らはプログラムする方法を知らなくても統計的思考ができるかもしれません。明らかな例は医師や裁判官であり、それらの勧告や決定は人々の生活に強力に影響を与える可能性があります。
私は最近読み終えましたリスクに精通している：良い決断をする方法によってゲルドジーゲンライザー 。私たちの健康、財政などに関する多くの重要な決定について、彼はより良い決定をするためにどのようにリスクをより良く評価できるかについての根拠のある研究を共有しています。たとえば、彼は医師と多くの仕事をして、彼らの患者に確率をより良く伝えます（つまり、確率を固有振動数に変換することを勧めます）。これらの線に沿ってもっとデビッド・シュピーゲルハルター 、誰がについて大衆を教育するために多大な努力をしたか不確実性を理解する意思決定者にリスクを提示する際に考慮すべき多くのことは、インタラクティブなグラフィックを含む素晴らしいブログ記事を書いています。リスクを回転させる2845の方法 。
リスクを理解することは、統計学的に考えること、データが豊富にあるこの時代の重要なスキルの一部です。最も幅広い聴衆を引き付け、より多くの人々に重要な統計概念の基本的な理解を与えるために、相互作用的であるというかなりの証拠がデータ可視化重要な役割を果たす。動的でインタラクティブなグラフを通して、学習は遊びになります。
統計教授からの観察
統計的思考をより多くの人々に紹介する手段として、多くの教授/講師がビジュアルパスを採用する（そしてJMPを選択する）ための説得力のある理由を提供します。たとえば、ここからいくつかの抜粋です。インタビュー昨年とクリスチャン・ヒルデブランド 、ジュネーブ経済経営大学院のマーケティング分析の助教授：
- 「[学生]は言った。「うわー、統計が楽しいことさえあり得ないことを私は決して知りませんでした」。それが私がそれに気づいた時です統計ソフトウェアそれは単なる媒体ではありません、それは実際に統計的概念をよりよく理解するのを助けることができる環境です。 JMPはそのための大きなアンプでした。」
- 「ソフトウェアが視覚化に非常に重点を置いているので、データの問題点を実際に理解するのはずっと簡単です。JMPのようなソフトウェア環境でデータと対話することによって、学生が自分のデータをよりよく理解することが重要です。「
- 「学生がソフトウェアについて本当に好きだったことは、彼らが非常に直感的な学習方法を持っていたということでした。統計は非常に認知的で、基本を学ぶ必要があるため、この直感は非常に重要です。同時に、まだ創造的であること、そして新しい仮説について考えることは非常に重要です。そして、あなたはデータからそれを学ぶことがよくあります。JMPの持つ豊富な視覚化機能によって得られる機能は、統計の概念をよりよく理解するための鍵となります。」
ピーターグースアントワープ大学環境技術管理学科専任教授デビッドマイストラップインゴルシュタット応用科学大学の数学・統計学教授、共著、 JMPによる統計：グラフ、記述統計および確率 。 彼らの序文で、彼らは言う：
「強力でありながら使いやすいので、サポートソフトウェアとしてJMPを選択しました…。統計学と確率論の入門コースではこのようなソフトウェアを使用して、学生の熱意が芽生えないようにすべきだと考えています。実際、学生がJMPと簡単にやり取りできる方法のおかげで、実際に統計学や授業の可能性に対する熱意が高まることがわかっています。」
デビッドマイストラップまた、最近、この話を共有しました。私の学生が2000年から2015年の間にヨーロッパで失業率の地図をインタラクティブに作成する方法を初めて見たとき、彼らは吹き飛ばされます。私は彼らの表情がどのように変化するかを見ることができ、それ以降はモチベーションについて心配する必要はもうありません。」
Iddo Gal ハイファ大学社会福祉学科上級講師、元会長、および国際統計教育協会会長。
「2015年、私はリオのIASE SatelliteでJMPワークショップ（3時間）に参加しました。他のパッケージのオプションをはるかに超えるこれらのツールに特に感銘を受けました。また、強力な正式な/手続き上のスキルを必要としません。また、現地の（ブラジルの）統計学者がどのようにして驚いたのかを思い出します。彼らは多変量のものや伝統的な分析の技術的[公式、統計的]基礎を伝えるために一生懸命働いています。JMPワークショップの視覚化部分に数分で入り込んだが、突然、彼らは自分たちの生徒が物事をはるかに簡単に表示し、理解し、何が起きているのかを確認できることに気付いた」
とのインタビューで、今年の初めにジェイソンブリンクリーアメリカ研究所のバイオ統計学者および上級研究方法論者である彼は、2014年ディスカバリーサミットの論文からJMPで教えた経験のいくつかについて議論しました。高校生にデータ駆動型意思決定を教えるための触媒としてのJMPの使用 。このコースは数学と科学に才能のある高校生を対象としていましたが、特にアドバンストプレースメント統計をまだ取っていない学生が、この実践的なアプローチを好評だったと説明しました。彼らはデータの力を見て感じることができ、それが彼らの興味を刺激しました。ジェイソン氏は、「必ずしも研究についてではなく、データについての情熱が学生から生まれ始めているのを見ることができた」と述べた。
あなたはどうですか？
高貴な職業を教えているあなた方のために、あなたはどのようにして幅広い観客に統計的概念を教えますか？最初からある程度のプログラミングが含まれていますか。より視覚的なアプローチを取っていますか。それとも、使用するツールを選択する選択肢を生徒に与えていますか？
あなたが学生だった、または学生だったあなたにとって、あなたは統計についてどのように紹介されましたか？あなたは最初にプログラミング言語を学ぶ必要がありましたか、それともあなたはJMPのようなインタラクティブなツールを通して学びましたか？前者の場合、もっと視覚的な紹介があれば、概念をより早く理解できたと思いますか。後者の場合は、後で言語の学習（おそらくJSL）に投資しましたか。
あなたの興味をありがとう、そして私はあなたからのお便りをお待ちしています！
アン・ミレー書きました：
ご意見ありがとうございます！あなたがJMPが概念を強化し、あなたの好奇心を駆り立てるのを助けると感じていることを読むのは素晴らしいです。卒業しておめでとうございます。
カール書きました：
学生の視点
登録されており、データ分析プログラムを卒業しようとしている成人学習者として。JMPは非常に貴重なツールであると言えます。このソフトウェアは、概念を強化するのに役立ちます。さらに、大量の統計出力が好奇心を駆り立てるので、私は自分自身が新しいディストリビューションについて学ぶことができます。
アン・ミレー書きました：
ご意見ありがとうございます。これは統計がプログラミング言語、特に統計的ソフトウェアを作成するために使用される低レベル言語と興味深い関係にあることです。統計的ソフトウェア開発の初期の頃は、ソフトウェア開発者が達成しようとしていたいくつかの統計的計算をサポートするために、多くのオペレーティングシステム用の数学チップのロジックを拡張する必要がありました。しかし、幅広い視聴者を統計の力にさらすという目的のためには、おそらくプログラミングは多くの人にとって最良の出発点ではありません。
アン・ミレー書きました：
それを共有してくれてありがとう、スティーブ！私たちはあなたがJMPをあなたが統計学を学ぶ上での役割を果たすことに功を奏し、あなたがJMPの視覚的側面が学生にとって有益であると考えることをとても嬉しく思います。私たちは、ユーザーがJMPのデータ探索がデータを使ってより多くのことを行うためのゲートウェイとしての視覚的な対話性について話しているのを聞いたことがあります。
スティーブフィガード書きました：
私は個人的には主にJMPの使い方を学ぶことによって統計を学びました。私は今、JMPを使って入門的な生物統計学コースを教え、統計学者のように考える方法を学ぶのに苦労している学生にとって、ソフトウェアの視覚的指向性が大きな利益になると思います。データアナリストになりたい人にとってプログラミングは追加のステップであると考えますが、その分野がソフトウェアによって提供されるアナリティクスだけを必要とする人にとっては不要です（もちろん、そうするための他の説得力のある理由がない限り）。
アン・ミレー書きました：
Peter GoosとDavid Meintrupの最初の本に触れたので、それらの2番目の本が出版されたばかりであることを共有する価値があります：JMPによる統計：仮説検定、ANOVAと回帰。最初の章はからダウンロードできます。 http://www.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-1119097150.html 。それはかなりよさそうです！
アン・ミレー書きました：
より複雑なコースのための他の言語（R、Python ...）は理にかなっています - それらは無料で、利用可能な最も最先端の実装を持っています。それでも、JMP（JSLを含む）は、特に発見段階において、時間を節約できます。あなたの考えを共有してくれてありがとう！
アン・ミレー書きました：
共有してくれてありがとう、Michael。John Sallが予想していたように、JMPがすべてを変えたと言うのを愛してください。私は同じ気がします！そして、それがデータを楽しくするということに同意してください。
マイケルクレイトン書きました：
しかし、「クラスのプログラミング」という質問に答えてください。
私のクライアントの多くは、Pythonで構造化されたデータを使ったオープンソースのR言語が、Linear Algebraでより複雑な統計学コースやバックグラウンドスキルを含む工学シミュレーションコースを教えるときの有力なツールセットであることを発見しました。私は覚えています）。Edx.orgとCoursera.orgには、学生が自分のPCにRとPythonをロードし、同時に分析を学習しながらゆっくり生産的になることができると仮定したRおよびPythonベースの分析クラスがあります。10年前、JSLは約1人から10人のJMPユーザーに、各チームの他の9人をサポートするように教えていました。これは主に多くのMESおよびEng DBをデータマイニングするためです。そして、JMPユーザーグループが多いサイトでは、R-augmentorsとPython-SQLのデータマイニングおよび構造化担当者が数人います。そう、それらのチームは彼らが彼らの "データマイニング"チームメイトにそれから推薦することができてJMPユーザーグループに参加させることができるJSLへのイントロを得ることによって利益を得る。
マイケルクレイトン書きました：
80歳になると、50代、さらには60代の大学では、プログラミングが私たちにとって悪夢だったと確信できます。そして、工学的計算はスライド則で行われ、単位を正しくして答えを推定してからLOGおよびTRIG TABLESを取り出していくつかのテスト、特に科学テストに必要な精度を得ることに焦点を当てています。しかしその当時は、初期の統計的方法、特にあらゆる種類の仮説検定は小さい標本サイズに基づいていました。したがって、悪名高いp値と最終的に18以上のユニークな仮説検定はデータ型、依存性、吐き気。そうです。スプレッドシートが登場し、その前にICが開発されたときに手頃な価格の計算機が登場し、ついにJMPが登場しました。今は「データが豊富」な業界。
数年後に生まれた人たちは、Dec VaxとHPのプログラム可能な計算機が喜びをプログラムすることを学ぶようになったときに大学に入学しました。または後に呼ばれたIT。ただし、問題の工学的背景を理解したCIMまたは「ポケットプログラマ」タイプ。John Sallが想像したように、JMPはすべてを変えました、新しいGUIの世界のためのコマンドラインプログラミングの廃止は、問題を研究するためだけにコードを書くのに忙し過ぎた世界のエンジニアを捕らえました。Variability Plot、Distribution Plot、またはSPCをプロットし、統計テストを実行することなく、問題が解決するまで待つことにしました。もちろん、これもより簡単になりました。ありがとうございます。JMPは私の耐用年数を少なくとも20年延ばし、たとえそれを言わなくても「ビッグデータ」を楽しくしました。
アン・ミレー書きました：
それを共有してくれてありがとう、ジョシュア！JMPを発見させていただきありがとうございます。
ジョシュアジェンザ書きました：
私の大学はすべての統計課程でSASで標準化されていました（そしておそらくまだ標準化されています）。私は最初のコースを通してプログラミングの必要条件に苦労し、そしてプログラミングの必要条件のせいで少なくとも部分的に私の秒の統計情報コースを落として再び受講しなければならなかった。2回目のコースの試行1と2の間に、JMPを発見しました。それは、私がしなければならなかったためにコースを受講している人から、データ分析ステップを本当に好きな人に私に向かいました。私は専門の統計学者には決して合格しないでしょう、しかし私はJMPが私をより良い研究者にしたと本当に信じます。
アン・ミレー書きました：
それを共有してくれてありがとう、ロブ！私たちの何人かにとってビジュアルはそのような違いを生む。
強盗書きました：
私は最初にプログラミングを学びました - 線形/行列代数を使った線形計画法の開発... 私の統計教育はそれに続きました - そしてそれは初期のキャリアがSPCを利用するまで深遠な謎のままでした - それはすべてがクリックし始めたところです - それが視覚化されたところです - それがすべての違いを作りました。私はそれがはるかに早くはるかに理にかなっているだろう正しいビジュアルを持っていたら。
