JMP 11 多くの分野で大きな前進ですが、特に JMP Pro 。JMP 9で導入されて以来、JMP Proは主に予測モデリングに焦点を当ててきました。ニューラルネットワークのフィッティング、回帰木モデルのブーストおよびブートストラップのためのより洗練された手順があります。JMP Pro 11では、Fit Mixed、Generalized Regression、Uplift、およびReliability Block Diagramの4つの新しいプラットフォームが追加され、その適用範囲が大幅に拡大しました。
Fit Mixedプラットフォームは、によって開発されました。ローラランカスター 、ジョン・ソールそして私自身と空間と時間、とりわけランダム係数モデルを考慮に入れた異なる相関構造をもつ線形混合モデルにフィットする能力をJMP Proにもたらします。このプラットフォームはスパース行列を使用して実装されており、マルチスレッド化されているため、かなり多数の変量効果を使ってモデルをより大きなデータセットに適合させることができます。社会科学や環境科学から工学や製造まで、ほとんどすべての科学分野でこれらのモデルを利用できます。
によって開発された一般化回帰プラットフォームクレイバーカー次世代の一般化線形モデリングプラットフォームです。一般化線形モデルプラットフォームの後継として、モデルを非正規分布データに適合させることができます。このプラットフォームの最も強力な側面は、なげなわやElastic Netのような最新の回帰ツールを組み込んでいることです。これらはモデルの適合と変数選択のプロセスを自動化します。特に、弾性ネットは、相関入力を使用してモデルを観測データに近似するときに非常に便利です。将来的には、一般化推定方程式や、場合によってはベイジアン階層モデルなど、さらに多くの分布モデルのオプションを追加する予定です。
JMPのNodeGraphライブラリAaron Andersonの著者と共同開発したPrincipal Reliability DeveloperのPeng Liuが開発した信頼性ブロックダイアグラムプラットフォームは、当社のエンジニアリング信頼性ツールを完成させます。それは多くの部品から作られた複雑な製品の信頼性を予測することを可能にします。例えば、自動車メーカーは、まだ出ていない新車のさまざまなサブコンポーネントの信頼性を理解するために予備実験を実行しているでしょう。信頼性ブロックダイアグラムプラットフォームを使用すると、トランスミッション、パワートレイン、エンジン、電気システムなどのサブコンポーネント用のこれらの信頼性モデルと、自動車全体の信頼性分布をプロットする使いやすいグラフベースのインターフェイスを組み合わせることができます。
John Sall自身が開発したUplift Modelingプラットフォームは、ダイレクトマーケティングから製薬業界までさまざまなアプリケーションを持つ強力なデータマイニングツールです。プラットフォームは、治療に反応する可能性が最も高い亜集団を特定できるようにするモデルに適しています。たとえば、ダイレクトマーケティングキャンペーンに参加した後で購入する可能性が最も高い人を特定したり、薬物治療に反応する可能性が最も高い（またはありそうもない）患者のサブ集団を特定したりできます。
JMPの標準版の作成にも忙しく取り組んできました。おそらくこの分野での最も重要な努力は、社会科学の人々に仕えることに対する私たちの新たな取り組みです。これらの取り組みの中心は、John Sallが率いるもう1つのプロジェクトです。市場調査の分析を容易にするための、カテゴリカルプラットフォームの劇的な見直しです。社会科学者の統計ツールキットの重要な部分である因子分析は、私たちの多変量解析開発者であるJianfeng Dingによって独自のJMPプラットフォームが与えられました。
JMP 10では、JMPの品質および統計的プロセス管理コンポーネントの更新が開始され、管理図ビルダーとMeasurement Systems Analysis（MSA）プラットフォームが導入されました。によって開発されたアニー・ザンギ Control Chart Builderは、カウントおよびカテゴリカルデータの属性チャート、およびまれなイベントの動作を監視するチャートを処理するように拡張された、連続応答データのShewhartチャートを作成するためのドラッグアンドドロップツールです。Laura LancasterのMSAプラットフォームは、Gauge R&Rの研究に代わるものであるDon WheelerのEMPアプローチの最初の商用実装です。これについての素晴らしいところは、製造プロセスのシフトを検出する能力に対する測定誤差の影響を明確にする簡単で直接的な方法です。JMP 11では、最新の製造プロセスから測定値を取得する方法をより現実的に記述した、より高度なモデルを処理するためにMSAプラットフォームが拡張されました。
私が個人的に最も興奮している機能の1つはライアンパーカー JMPのプロファイラーへの追加。Ryanは、予測式のみに基づいており、モデルの適合度には基づいていない、変数の重要性を評価するためのシミュレーションベースのアプローチを開発しました。この手法は関数のSobol分解に基づいているので、ほぼすべての式に適用できます。つまり、従来の変数選択方法を使用するにはブラックボックスのようなものではないニューラルネットワークのような統計モデルにも適用できる変数選択に使用できるツールがあります。これは、JMP Proを使用してクレジットカードの承認データ（シミュレーション）に適合する2層ニューラルネットワークモデルに適用される変数重要度ツールです。
JMPのもう1つの素晴らしいウィジェットは、Laura Lancasterによって開発されたMultiple Comparisonsモジュールです。これは、入力変数の任意の組み合わせの組み合わせに対してさまざまな多重比較手順を簡単に実行できるようにします。これらには、平均の分析、Tukeyの全対比較、対照と比較のためのDunnettの検定、そして実用的な意義がある場合には等価検定さえも含まれます。これらのそれぞれには、違いがあなたのデータのどこにあるのかを簡単に確認できるようにする素晴らしいグラフが付いています。以下は等価性テストの例です。
JMP 11 本当に楽しみにしていることがたくさんあります！
注意： この記事は、JMP R&Dメンバーおよび技術専門家によるJMP 11の一連のプレビューの一部です。JMPブログは、JMP 11が9月にリリースされるまで、毎週火曜日に新しいプレビューを特集します。のすべてをチェック JMP 11のプレビュー 。
ミシェルホームズ書きました：
確かにいくつかの素晴らしい機能強化と新機能！こっそり覗いてくれてありがとう。発売予定日はいつですか？
