학업 적으로나 전문적 으로든 더 많은 사람들이 데이터, 분석 및 위험 평가에 익숙해 지도록 더 많은 코스가 제공되고 개발되고 있습니다. 이것은 통계의 일부 사용을 필요로하며, 소프트웨어는 무역의 도구입니다. 소프트웨어 - 일부 새 기능, 일부 향상된 기능, 일부 상용 기능 및 일부 오픈 소스 - 더 많은 사용자가 사용할 수있게되고 끊임없이 변화하고 있습니다.
대학에서 취한 양적 학습을 위해 SAS, SPSS 및 SHAZAM을 사용하기위한 코딩 언어를 배워야했습니다. 저는 처음에 JCL과 다른 프로그래밍 언어를 배우는 팬이 아니었고 언어 구문을 배우는 것이 통계 개념을 이해하는 데 장애가된다는 것을 알게되었습니다.
긍정적 인 측면에서, 제한된 코딩 기술조차도 내 경력에 도움이되는 것으로 입증되었지만, 급우들에 대한 많은 학급 친구들이 프로그래밍과 통계에 대한 열정을 약화 시켰습니다. 매우 시각적이며 상호 작용적인 경험에 노출되면 JMP 데이터 탐색 및 분석에서 제공하는 경우, 나는 통계 개념을 더 빨리 이해할 수 있었는지, JMP를 사용하여 동급생이 통계에 대한 열정을 더 많이 가질 수 있었는지 궁금했다.
더 많은 소개 통계 과정이 MOOC로 제공되고 있습니다. 많은 대학들이 비즈니스 분석 및 통계학 사고에 더 많은 사람들을 참여시키기 위해보다 폭넓게 호소하기위한 기타 과정을 포함하도록 커리큘럼을 발전시키고 있습니다. 전문적으로보다 기본적인 데이터 분석 과정도 제공됩니다. 이 점에 비추어 스프레드 시트, JMP와 같은 대화 형 비주얼 소프트웨어, 일부 SAS 인터페이스, R, Minitab 등의 인터페이스는 물론 R, SAS, Python, 다른 사람.
어떤 요인이 코스에서 사용되는 소프트웨어에 영향을 미칩니 까?
대학에서 JMP에 액세스 할 수 있다면 통계 개념을 더 빨리 이해할 수 있을지 궁금합니다.
블로그 게시물을 작성한 후 JMP로 통계를 가르치다. 통계 개념을 가르치는 방법에 대해 학자들과 계속해서 의견을 나누는 등, 다양한 수준의 수리력을 가진 학생들이 소프트웨어를 사용하도록 동기를 부여하는 요인에 대해 궁금합니다. 종종 비용이 원동력입니다. 오픈 소스 소프트웨어는 무료로 사용할 수 있습니다. Excel은 매우 유비 쿼터스이기 때문에 기본적으로 무료로 인식됩니다 (그러나 많은 사람들이 스프레드 시트의 한계를 인식하고 있습니다).
일부 intro-level 코스의 또 다른 동기 부여 요소는 학생들에게 더 많은 시장성이있는 기술을 남겨두고 인기있는 프로그래밍 언어가 확실히 (물론 데이터 분석에 대한 지식 이외에) 그러한 기술이라는 것을 아는 것입니다.
또 다른 고려 사항은 소프트웨어가 이미 있고, 거기에 있었던 것과 강사가 이미 알고있는 것일 수 있습니다.
통계적으로 사고하는 법을 가르친다.
그러나 이러한 요소를 넘어선 많은 강사들은 진정으로 데이터의 힘을보고 느끼고, "통계적으로 생각하는 것"을 경험하기 위해 더 많은 학생들을 참여시키고 싶어합니다. 그들은 많은 사람들이 통계 개념을 이해하고 이로부터 이익을 얻을 수는 있지만 결코 계속해서 프로그래밍 언어를 배우십시오. 그들은 프로그램하는 방법을 모른 채 통계적 사고가 가능할 수도 있습니다. 명백한 예는 의사와 재판관인데, 그의 권고와 결정은 사람들의 삶에 강력하게 영향을 줄 수 있습니다.
나는 최근에 독서를 마쳤다. 위험 인식 : 올바른 의사 결정 방법 으로 게르트 기러 네저 . 우리의 건강, 재정 등에 관한 많은 중요한 결정에 대해 그는 더 나은 의사 결정을 내리기 위해 위험을 더 잘 평가할 수있는 방법에 대한 기초 연구를 공유합니다. 예를 들어 의사는 환자에게 확률을 더 잘 전달하기 위해 의사와 많은 작업을 해왔습니다 (간단히 말해서 확률을 자연 주파수로 변환하는 것이 좋습니다). 이 라인을 따라 더 많은 것을 보려면, David Spiegelhalter , 대중을 교육시키기 위해 많은 노력을 기울인 불확실성 이해 의사 결정권자에게 위험을 알리는 데 고려해야 할 많은 것들이 인터랙티브 그래픽이 담긴 훌륭한 블로그 게시물을 작성했습니다. 위험을 무릅 쓰는 2845 가지 방법 .
리스크를 이해하는 것은 통계적 사고 방식의 일부이며, 데이터가 풍부한이 시대의 중요한 기술입니다. 폭 넓은 청중을 끌어 들이고 더 많은 사람들에게 중요한 통계 개념에 대한 기초적인 이해를 제공하기 위해 대화식 데이터 심상 중요한 역할을합니다. 동적 인 대화식 그래프를 통해 학습이 이루어집니다.
통계 교수의 관찰
많은 교수 / 강사가 통계적 사고에 더 많은 사람들을 소개하기위한 수단으로 시각적 경로 (JMP 선택)에 대한 강력한 이유를 제시합니다. 예를 들어, 다음과 같은 몇 가지 발췌문이 있습니다. 회견 작년에 크리스티안 힐데브란트 , Geneva School of Economics and Management의 마케팅 분석 조교수 :
- "[학생들은] '와우, 나는 통계가 재미 일 수 있다는 것을 결코 알지 못했다!'고 말했다. 그 때가 통계 소프트웨어 단순한 매개체가 아니라 통계적 개념을 더 잘 이해하는 데 도움이되는 환경입니다. JMP는 그것을위한 큰 앰프였습니다. "
- "소프트웨어가 시각화에 집중하고 있기 때문에 데이터의 문제점을 실제로 이해하는 것이 훨씬 쉽습니다. 학생들이 JMP와 같은 소프트웨어 환경에서 데이터와 상호 작용함으로써 데이터를 더 잘 이해하는 것이 중요합니다. "
- "학생들이 소프트웨어에 대해 정말로 좋아하는 것은 그들이 매우 직관적 인 학습 방법을 가졌기 때문입니다. 이 직관은 통계가 매우인지 적이며 기초를 배워야하기 때문에 매우 중요합니다. 동시에, 여전히 창의적이고 새로운 가설을 생각하는 것이 매우 중요하며, 매우 자주 당신은 데이터에서 그것을 배웁니다. 풍부한 시각화 기능을 갖춘 JMP의 기능은 통계 개념을 더 잘 이해할 수있는 핵심 요소입니다. "
피터 구스 , 앤트워프 대학의 환경 기술 관리 총장, 그리고 데이비드 메이 트럽 , 잉골 슈타 트 (Ingolstadt) 응용 과학 대학교 (University of Applied Sciences)의 수학 및 통계 교수가 공동 저술했으며, JMP를 사용한 통계 : 그래프, 기술 통계 및 확률 . 그들의 서문에서 그들은 이렇게 말합니다.
"우리는 JMP를 강력하고 사용하기 쉽기 때문에 지원 소프트웨어로 선택했습니다 .... 우리는 통계 및 확률의 입문 과정에서 학생들의 열정이 새싹에 끼지 않도록 이러한 소프트웨어를 사용해야한다고 생각합니다. 실제로 우리는 학생들이 JMP와 쉽게 상호 작용할 수 있기 때문에 클래스에서 통계 및 확률에 대한 열정을 실제로 불어 넣을 수 있음을 발견했습니다. "
데이비드 메이 트럽 또한 최근에이 이야기를 들었습니다 : "나는 Graph Builder로 JMP에 대한 첫 번째 세션을 항상 끝냅니다. 제 학생들이 2000-2015 년 동안 유럽에서 실업률지도를 대화식으로 만드는 방법을 처음으로 보았을 때 그들은 날아갔습니다. 그들의 얼굴 표정이 어떻게 변하는 지 알 수 있습니다. 그 시점에서 나는 더 이상 동기 부여에 대해 걱정할 필요가 없습니다. "
이도 갈 , 고등 강사 및 하이파 대학교 인간 서비스학과 전의장 및 국제 통계 교육 협회 회장 :
"2015 년 리오의 IASE Satellite에서 JMP 워크샵 (3 시간)에 참석했으며, 다른 패키지의 옵션을 훨씬 능가하는이 도구에 특히 깊은 인상을 받았음을 기억합니다. 또한 강력한 형식적 / 절차 적 기술이 필요하지 않습니다. 또한 지역 (브라질) 통계학자가 어떻게 놀랐는지를 상기합니다. 그들은 다 변수 자료의 기술적 인 (공식적, 통계적) 토대를 제공하고 전통적 분석을 실행하기 위해 열심히 노력했으며 그들의 학생들은 전통적인 산출물과 투쟁한다고 말했습니다. JMP 워크샵의 시각화 부분에 몇 분만에, 갑자기, 그들은 학생들이 어떻게 물건을 매우 쉽게 이해하고 볼 수 있는지를 깨닫게되었습니다. "
올해 초 인터뷰에서 제이슨 브링 클리 , Biostatistician 및 수석 연구 방법론 연구원, 그는 2014 디스커버리 서밋 (Discovery Summit) 논문에서 JMP로 강의 한 경험을 토의했으며, JMP를 고등학생에게 데이터 기반의 의사 결정을위한 촉매제로 사용 . 이 과정은 수학과 과학에서 재능이있는 고등학생을 대상으로했지만 Jason은이 실전 접근법이 특히 APS (Advanced Placement Statistics)를 수강하지 않은 학생들에게 호평을 받았다고 설명했습니다. 그들은 데이터의 힘을보고 느낄 수 있었고, 이것은 그들의 관심을 자극했습니다. 제이슨은 "열정은 학생들의 연구가 아니라 데이터에 관한 것이기도하다"고 말했다.
너는 어때?
고귀한 가르침의 직업에 종사하시는 분들을 위해 통계 개념을 광범위한 잠재 고객에게 어떻게 가르 칩니까? 처음부터 일정 수준의 프로그래밍이 시작 되었습니까? 더 시각적 인 접근 방식을 사용합니까? 아니면 학생들이 사용하는 도구를 선택할 수있는 옵션을 제공합니까?
학생들이었던 당신들은 어떻게 통계에 입문 했습니까? 먼저 프로그래밍 언어를 배워야 했습니까? 아니면 JMP와 같은 대화 형 도구를 통해 배웠습니까? 전자의 경우보다 시각적으로 소개했다면 개념을 더 빨리 이해할 수 있다고 생각합니까? 후자의 경우 나중에 데이터를 더 많이 활용할 수 있었기 때문에 어쨌든 언어 (아마도 JSL)를 배우는 데 투자 했습니까?
관심을 가져 주셔서 감사 드리며 앞으로 연락 드리겠습니다.
앤 밀리 쓴 :
귀하의 의견을 보내 주셔서 감사합니다! JMP가 개념을 강화하고 호기심을 일으키는 데 도움이된다고 생각하는 것을 읽는 것이 좋습니다. 졸업하고 축하해 주시길 진심으로 환영합니다.
칼 쓴 :
학생의 관점;
등록되어 있고 데이터 분석 프로그램을 졸업하려고하는 성인 학습자입니다. 나는 JMP가 매우 귀중한 도구라고 말할 수있다. 이 소프트웨어는 개념을 강화하는 데 도움이되며 통계적 산출량이 많기 때문에 호기심을 불러 일으키므로 새로운 배포판에 대해 배우고 나중에는 훨씬 더 많이 볼 수 없을 수도 있습니다.
앤 밀리 쓴 :
귀하의 의견에 감사드립니다. 통계가 프로그래밍 언어, 특히 통계 소프트웨어를 만드는 데 사용되는 하위 언어와 관련하여 흥미로운 관계입니다. 초기 통계 소프트웨어 개발에서는 소프트웨어 개발자가 달성하려고 시도했던 통계 계산 일부를 지원하기 위해 많은 운영 체제 용 수학 칩의 논리를 확장해야했습니다. 그러나 더 많은 독자층을 통계의 힘에 노출시키려는 목적으로 프로그래밍이 많은 사람들에게 최고의 출발점이 될 수는 없습니다.
앤 밀리 쓴 :
그걸 공유해 주셔서 정말 고마워요, 스티브! 우리는 당신이 통계학을 배우는 데있어 JMP에 신용을 쏟아 준 것을 기쁘게 생각하며, JMP의 시각적 측면을 학생들에게 유익하게 보게됩니다. 우리는 사용자가 JMP의 데이터 탐색의 시각적 인 상호 작용에 대해 데이터로 더 많은 것을하기위한 관문이라고 말했고 하나 이상의 코드로 여러 언어로 작성했습니다.
스티브 피거 쓴 :
개인적으로 JMP를 사용하는 방법을 배우면서 통계를 직접 배웠습니다. 저는 JMP를 사용하여 입문 생물 통계학 과정을 가르치고 통계학 자처럼 생각하는 법을 배우기 위해 학생들에게 큰 도움이되는 시각적 인 소프트웨어 방향을 찾습니다. 나는 프로그래밍을 데이터 분석가가 되고자하는 사람들을위한 추가 단계로 생각하지만 소프트웨어가 제공하는 분석 만 필요로하는 사람들에게는 불필요한 절차라고 생각합니다 (물론 그렇게하기위한 참작 할만한 또 다른 이유가없는 한).
앤 밀리 쓴 :
더 복잡한 과정을위한 다른 언어들 (R, Python ...)은 의미가 있습니다 - 그들은 자유 롭습니다. 그리고 그들은 가장 최첨단의 구현들을 이용할 수 있습니다. JMP (JSL 포함)는 특히 검색 단계에서 시간 절약을 제공합니다. 의견을 공유해 주셔서 다시 한 번 감사드립니다.
앤 밀리 쓴 :
공유 해줘서 고마워, 마이클 John Sall이 구상 한대로 JMP가 모든 것을 바꿨다고 말하는 사랑. 나는 같은 느낌! 그리고 그것이 데이터를 재미있게 만드는 것에 동의합니다.
마이클 클레이튼 쓴 :
하지만 "수업 시간에 프로그래밍"질문에 대한 대답은 다음과 같습니다.
많은 고객들이 Python으로 구조화 된 데이터를 제공하는 오픈 소스 R 언어가 선형 대수학의 배경 기술을 포함하는보다 복잡한 통계 코스와 엔지니어링 시뮬레이션 코스를 가르치기위한 주요 도구 세트라는 것을 알았습니다 (EE 's를 제외하고는 1950 년대 엔지니어링에서 배웠습니다. 기억해). Edx.org와 Coursera.org는 학생들이 R과 Python을 자신의 PC에로드 할 수 있고 동시에 분석을 배우는 동안 천천히 생산적이 될 수 있다고 가정하는 R 및 Python 기반 분석 클래스를 제공합니다. 10 년 전 JSL은 약 1 ~ 10 명의 JMP 사용자에게 대부분의 MES 및 Eng DB의 데이터 마이닝을 위해 각 팀에서 다른 9 명을 지원하도록 강의되었습니다. 그리고 대규모 JMP 사용자 그룹이있는 사이트에서 몇 가지 R-augmentors와 Python-SQL 데이터 마이닝 및 구조화 사용자를 찾습니다. 그렇기 때문에 팀은 JSL에 대한 소개 정보를 얻고 데이터 마이닝 팀의 팀원에게 JMP 사용자 그룹에 가입 할 것을 권유합니다.
마이클 클레이튼 쓴 :
80 세의 나이에 50 대, 60 대까지 대학에서 프로그래밍이 악몽이라고 확신 할 수 있습니다. 엔지니어링 계산은 슬라이드 룰을 사용하여 수행되었으며 단위를 올바르게 가져 와서 답변을 추정 한 다음 LOG 및 TRIG 테이블을 가져 와서 일부 테스트, 특히 과학 테스트에 필요한 정밀도를 얻었습니다. 그러나 초기 통계 방법, 특히 모든 종류의 가설 테스트는 작은 표본 크기를 기반으로했습니다. 따라서 악명 높은 p 값과 결국 18 가지 이상의 고유 한 가설 테스트가 데이터 유형, 종속성, 광고에 기반한 통계 클래스에서 요구되었습니다 메스꺼움. 그래서 예스 ... 스프레드 시트가 등장하고 그 전에 IC가 개발되었을 때 알맞은 계산기가 생겼고 마지막으로 JMP가 나타났습니다. 통계를 싫어하는 사람들은 갑자기 통계적 시각화를 좋아했지만 결코 복잡한 가설 테스트를 좋아하지 않았습니다. 이제는 "데이터가 풍부한"산업이었습니다.
몇 년 후 태어난 사람들은 Dec Vax 및 HP 프로그래밍 계산기를 사용하여 즐거움을 기르는 법을 배우기 시작했습니다. 따라서 오래된 학교에서 온 사람들은 어린 컴퓨터 지식이있는 사람들 (MIS에있는 사람들이 아닌)에 합류했습니다. 그것이 나중에 불렸을 때의 IT이지만, 문제의 엔지니어링 컨텍스트를 이해하는 CIM 또는 "포켓 프로그래머"유형. JMP는 모든 것을 바 꾸었습니다. John Sall이 생각한대로 새로운 GUI 환경에 대한 명령 줄 프로그래밍을 제거하면 너무 바빠 문제를 연구하기에 너무 바빴던 세계 엔지니어를 확보 할 수 있었으며 대부분의 경우 "깨달음"을 얻었습니다. Variability Plot 또는 Distribution Plot 또는 SPC 플롯을 작성하고 문제가 해결 될 때까지 통계 테스트를 수행하지 않고 문제를 해결하기 위해갔습니다. 물론 더 쉽게 만들어졌습니다. 감사. JMP는 적어도 20 년 동안 나의 유용한 직장 생활을 연장 시켰고 우리가 그렇게 부르지 않더라도 "빅 데이터"를 재미있게 만들었습니다.
앤 밀리 쓴 :
조슈아, 정말 고맙습니다. JMP를 발견하게되어 기쁩니다!
조슈아 젠다 쓴 :
우리 대학교는 모든 통계 과정을 위해 SAS로 표준화되었습니다. 첫 번째 과정을 통해 프로그래밍 요구 사항에 어려움을 겪었으므로 프로그래밍 요구 사항으로 인해 초 단위 통계 과정을 삭제해야했습니다. 두 번째 과정에서 시도 1과 2 사이에서 나는 JMP를 발견했고 실제로 데이터 분석 단계를 좋아하는 사람에게해야하기 때문에 과정을 수강하는 사람에게서 나를 돌 렸습니다. 전문 통계 학자는 결코 통과하지 않을 것이지만 JMP가 나를 더 나은 연구원으로 만들었다 고 저는 진정으로 믿습니다.
앤 밀리 쓴 :
공유 해줘서 고마워, 롭! 비주얼은 우리 중 일부에게 큰 차이를 만듭니다.
강탈하다 쓴 :
선형 / 행렬 대수를 사용한 선형 프로그래밍 방법을 처음 프로그래밍하는 방법을 배웠습니다 ... 내 통계 교육이 뒤따른 것은 초기 경력자들이 SPC를 사용하기 전까지는 깊은 신비로 남아있었습니다. 즉, SPC를 클릭하기 시작한 곳이 바로 시각적 인 곳이었습니다. 올바른 시각 효과가 있다면 훨씬 더 빨리 이해할 수 있었을 것입니다.
