JMP 11 è un grande passo avanti su molti fronti, ma soprattutto per JMP Pro . Dal momento in cui è stato introdotto in JMP 9, JMP Pro è stato prevalentemente incentrato sulla modellazione predittiva, con procedure più sofisticate per l'adattamento di reti neurali e l'aumento e l'avvio di modelli di alberi di regressione. JMP Pro 11 amplia sostanzialmente il suo campo di applicazione con l'aggiunta di quattro nuove piattaforme: Fit Mixed, Generalised Regression, Uplift e Reliability Block Diagram.
La piattaforma Fit Mixed è stata sviluppata da Laura Lancaster , John Sall e me stesso e porta a JMP Pro la capacità di adattare modelli misti lineari con diverse strutture di correlazione che tengano conto dello spazio e del tempo, modelli di coefficienti casuali tra gli altri. La piattaforma è implementata usando matrici sparse ed è multithreaded, consentendo di adattare i modelli a set di dati più grandi con un numero abbastanza grande di effetti casuali. Puoi trarre vantaggio da questi modelli in quasi tutte le discipline scientifiche, dalle scienze sociali e ambientali all'ingegneria e alla produzione.
La piattaforma di regressione generalizzata sviluppata da Clay Barker è la nostra piattaforma di modellazione lineare generalizzata di prossima generazione. Come successore della piattaforma Generalized Linear Models, può adattare i modelli a dati non distribuiti normalmente. L'aspetto più potente della piattaforma è l'incorporazione di moderni strumenti di regressione come il Lasso e l'Elastic Net, che automatizzano il processo di adattamento del modello e selezione delle variabili. La rete elastica, in particolare, è molto utile quando si adattano i modelli a dati osservativi con input correlati. In futuro, questo sarà il punto in cui aggiungeremo ulteriori opzioni di modellazione distributiva, come ad esempio le equazioni di stima generalizzate e, eventualmente, anche i modelli gerarchici bayesiani.
La piattaforma Reliability Block Diagram sviluppata dal nostro Principal Reliability Developer, Peng Liu, in collaborazione con l'autore della libreria NodeGraph di JMP, Aaron Anderson, completa la nostra suite di strumenti di affidabilità ingegneristica. Consente di prevedere l'affidabilità di prodotti complicati costituiti da molti componenti. Ad esempio, un produttore automobilistico avrà eseguito esperimenti preliminari per comprendere l'affidabilità dei vari sottocomponenti di una nuova auto che non è ancora uscita. Utilizzando la piattaforma Diagramma a blocchi dell'affidabilità, è possibile combinare questi modelli di affidabilità per sottocomponenti - come la trasmissione, il gruppo propulsore, il motore e il sistema elettrico - con un'interfaccia basata su grafici di facile utilizzo che quindi traccia la distribuzione dell'affidabilità per l'intera vettura.
La piattaforma Uplift Modeling, sviluppata dallo stesso John Sall, è un potente strumento di data mining con applicazioni che vanno dal direct marketing all'industria farmaceutica. La piattaforma si adatta ai modelli che consentono di identificare le sottopopolazioni che hanno maggiori probabilità di rispondere a un trattamento. Ad esempio, è possibile identificare quali persone sono più propense a effettuare un acquisto dopo averli inclusi in una campagna di marketing diretto o identificare le sottopopolazioni di pazienti che sono più probabili (o improbabili!) Di rispondere a un trattamento farmacologico.
Abbiamo anche lavorato molto sull'edizione standard di JMP. Forse lo sforzo più significativo su questo fronte è stato il nostro rinnovato impegno nel servire le persone nelle scienze sociali. Il fulcro di questi sforzi è stato un altro progetto guidato da John Sall: una drammatica revisione della piattaforma Categorical per facilitare l'analisi dei sondaggi di ricerca di mercato. L'analisi fattoriale, una parte essenziale del toolkit statistico dello scienziato sociale, è stata dotata della propria piattaforma JMP dal nostro sviluppatore di analisi multivariata, Jianfeng Ding.
JMP 10 ha avviato un rinnovo dei componenti di controllo dei processi statistici e di qualità in JMP e ha visto l'introduzione del Control Chart Builder e della piattaforma Measurement Systems Analysis (MSA). Sviluppato da Annie Zangi , il Generatore di grafici di controllo è uno strumento di trascinamento della selezione per la creazione di grafici Shewhart per dati di risposta continua che sono stati espansi per gestire gli attributi per i dati di conteggio e categoriali e per il monitoraggio del comportamento di eventi rari. La piattaforma MSA di Laura Lancaster è la prima implementazione commerciale dell'approccio EMP di Don Wheeler che è un'alternativa agli studi R & R di Gauge. La cosa bella di questo è il modo semplice e diretto che rende chiaro l'impatto dell'errore di misurazione sulla capacità di rilevare i cambiamenti in un processo di produzione. In JMP 11 la piattaforma MSA è stata ampliata per gestire modelli più sofisticati che descrivono in modo più realistico le misure prese da un moderno processo di produzione.
Una delle caratteristiche di cui sono personalmente più entusiasta è Ryan Parker ' s aggiunta al Profiler in JMP. Ryan ha sviluppato un approccio basato sulla simulazione per valutare l'importanza variabile che si basa solo su una formula di previsione e non su come si adatta il modello. La tecnica è basata sulla scomposizione di Sobol di una funzione e puoi applicarla praticamente a qualsiasi formula. Ciò significa che ora hai uno strumento che può essere utilizzato per la selezione delle variabili che può essere applicato a qualsiasi modello statistico, anche quelli come le reti neurali che sono troppo simili a una scatola nera per utilizzare i tradizionali metodi di selezione delle variabili. Ecco lo strumento per l'importanza delle variabili applicato a un modello di rete neurale a due livelli adattato utilizzando JMP Pro ad alcuni dati di approvazione delle carte di credito (simulati).
Un altro fantastico nuovo widget in JMP è il modulo Multiple Comparisons sviluppato da Laura Lancaster che rende semplice eseguire un'ampia varietà di procedure di confronto multiple su insiemi arbitrari di combinazioni di variabili di input. Questi includono Analisi dei Mezzi, tutti i confronti a coppie di Tukey, il test di Dunnett per i confronti rispetto a un controllo, e persino il test di equivalenza quando c'è una soglia per il significato pratico. Ognuno di questi viene fornito con un grafico piacevole che rende facile vedere dove si trovano le differenze nei dati. Di seguito è riportato un esempio di test di equivalenza:
JMP 11 ha davvero molto da aspettarsi!
Nota: Questo post è parte di una serie di anteprime di JMP 11 da parte di membri e esperti tecnici di JMP R & D. Il blog JMP presenterà una nuova anteprima ogni martedì fino a quando JMP 11 sarà rilasciato a settembre. Guarda tutto il Anteprime di JMP 11 .
Case di Michelle ha scritto:
Alcuni grandi miglioramenti e nuove funzionalità davvero! Grazie per l'anteprima. Quando è la data di uscita pianificata?
