JMP用于建模

当所得的响应变量代表某一特定类别的归属时，JMP的“分类”平台可提供单一响应数据和多重响应数据的制表、汇总和统计检验结果。您可以把这些数据设置为不同的类别，包括测量检验结果，分类缺陷或副作用，以及管理调查等。这其中的部分原因是由于类别数据的多元化应用，它本身可以通过不同格式来表达。“分类”平台的一个特别作用是它在探索和分析前无需对数据进行任何加工就可以处理数据的多样性。一列或多列数据被定义为各种类别，响应中同一类别内和不同类别间的变异将会被有效地评估，每一个类别的分类报告中都会包含份额和频率的结果图。如果与“数据过滤器”配合使用，这些图形还可以用来快速直观地浏览大规模的调查数据，或者用来显示关联制表和交叉制表；如果有必要的话，您还可以在快速汇总数据后浏览或打印这些内容。根据不同响应变量的特点，您可以从统计意义上找到很多问题的答案，如：响应模式会随着类别的不同而改变吗？会随着时间的推移而变化吗？样本类别间的评估相同吗？评估者们的一致性如何？不同处理方式的关联性风险是什么？

当您的电子表格不能满足您的分析需求，或者您的数据量太大，以至于用Excel不能轻松地看到数据背后的规律时，Excel中的JMP插件可以让您收获更多。轻轻点击一下鼠标，数据就可以导入到JMP中，并根据您的选择启用“分布”或“图形生产器”平台。这两个平台都可以让您以电子表格无法执行的方式和您的数据进行互动，发现变量之间或者记录之间的新规律和关联性，引导您提出新颖而重要的问题：什么正在发生，以及为什么会这样。您也可以将JMP刻画器的功效运用到您的Excel电子表格上，交互式地进行“如果输入变量发生变化，输出结果会怎样”的情景模拟分析，就像在后台用Excel计算模型，而用JMP提供可视化效果。在JMP中，您可以找到输入变量的具体设置值，从而获得最有利的输出结果。使用刻画器中的蒙特卡洛模拟器，您还可以 快速地定义并进行情景模拟，以确定您从理论上得到的最佳操作策略或设定是否在现实工作中可行。

JMP创新的“以X拟合Y”平台是一个非常贴近现实的应用。正如它的名字所示，它让您检验一个单一输入变量和一个单一响应或输出的关联性并建模。如果使用事先定义好的建模类型，“以X拟合Y”能够将通常看似全然不同的多种统计方法统一成浑然一体且通俗易懂的一体化解决方案。它整合了回归、logistic回归、方差分析和列联表分析，每个方面都具备它本身所特有的图形、表格和假设检验。这个平台与JMP的“伸展式”分析相结合，让您可以真正地实现数据驱动，让您的下一个分析决策完全基于您从数据中实际看到的内容。而且您所选择的所有统计检验的结果都以您能够理解的形式展现。简而言之，无论您的统计知识高还是低，“以X拟合Y”都可以让您在正确地使用统计方法时有效地管理风险。

JMP的“时间序列”平台可以让您像使用JMP其他平台一样交互、灵活地探索、建模和预测单一时间序列。常见的诊断工具已经整合在了您的建模方法内，包括自相关和偏自相关图，方差变化图，自回归系数和频谱密度图等。可用模型的类型包括ARIMA，季节性ARIMA，平滑模型和传递函数模型等。最佳拟合模型的系数是根据极大似然法估算的，其中的似然函数是通过Kalman滤波计算的，您可以仅用一步就拟合一连串的ARIMA模型，并通过一个集中的报告对所有模型进行比较和排序，还可以根据需要评价每个拟合的具体细节，以确定单个模型的充分性。一旦您有了一个喜欢的模型，您就可以根据要求进行具有不确定性的预测。当运用传递函数模型描述一个输入序列与一个输出序列的关系时，您可以预先将输入序列白噪声化，用残差序列间的交叉相关性识别传递函数多项式的正确阶数。除了具备能够拟合所有常用时间序列模型的能力之外，JMP的交互性和易用性还将帮助您快速地构建最有效的模型。