Dans diverses situations, comme les phénomènes naturels et les activités de production, l'état des choses peut changer à un moment donné. Il est alors crucial d'identifier ces changements à partir des données et d'en déterminer les causes sous-jacentes. Cependant, lorsque le nombre de variables augmente, il devient difficile d'appréhender la situation dans son ensemble, notamment les relations entre ces variables, ce qui complique la détermination du moment précis du changement.
JMP possède une fonction permettant de détecter les points de rupture dans les données numériques multivariées, et d'indiquer le moment où le changement s'est produit à l'aide de graphiques statistiques. Cette fonction détermine le point où un changement peut être considéré comme survenu en se basant sur les variations de la moyenne et de la variabilité lorsque les données de la série temporelle sont divisées en deux parties à un instant donné.
Cette présentation expliquera comment détecter les points de rupture à partir de données facilement accessibles, telles que les données météorologiques, et analysera le contexte de ces changements. Cette fonction est utile non seulement pour détecter les variations des paramètres des processus de fabrication, mais aussi pour identifier les périodes de changement des méthodes de mesure ou des environnements d'observation, fournissant ainsi des indications précieuses pour comprendre les événements à l'origine des données.
