Les nouveautés de JMP® Pro 12

La version avancée JMP Pro réunit tous les outils et techniques de JMP que les utilisateurs connaissent et apprécient – et bien plus encore. Avec la toute dernière version en date – JMP Pro 12 – ils bénéficieront de fonctionnalités inédites et de gains de performance sur la quasi-totalité des anciennes plates-formes.

Découvrez les nouveautés de JMP® Pro 12

Améliorations apportées aux outils d'analyse avancés

La méthode d'analyse statistique Régression généralisée de la plate-forme Modèle linéaire est une approche complète de la régression. Elle inclut tout, depuis la sélection des variables jusqu'aux comparaisons des moyennes des moindres carrés, en passant par le diagnostic de modèle, la prévision inverse et le profilage. La régression généralisée s'avère plus fiable que la technique des moindres carrés ordinaire lorsqu'il s'agit ajuster des modèles à des données de plans d'expériences.

La plate-forme Régression généralisée de JMP Pro 12 permet de sélectionner des modèles de manière visuelle et interactive, et offre un bundle de diagnostics à la fois informatif et inédit. Les performances sont jusqu'à 1 000 fois supérieures et vous pouvez modéliser de nouvelles distributions (Cauchy, bêta, exponentielle, gamma à inflation nulle, binomiale bêta et binomiale bêta à inflation nulle). La fonctionnalité prend désormais en charge l'hérédité des effets, la prévision inverse et les effets forcés.

Améliorations apportées :

  • Performances nettement améliorées sur les problèmes complexes grâce aux méthodes d'analyse statistique Modèle mixte et Régression généralisée de la plate-forme Modèle linéaire.
  • Prise en charge de l'ajustement pas à pas et de la régression quantile dans la plate-forme Régression généralisée.
  • Ajout de distributions dans la plate-forme Régression généralisée.
  • Disponibilité de variogrammes dans la méthode d'analyse statistique Modèle mixte de la plate-forme Modèle linéaire. Ils fournissent un diagnostic permettant de déterminer la structure de corrélation spatiale la plus appropriée, le cas échéant.
  • La plate-forme Analyse discriminante prend désormais en charge la validation.
  • Ajout de la prévision « k voisins les plus proches » (K-NN) dans la plate-forme Partition.

Tableaux de recouvrement

Les tableaux de recouvrement sont utilisés dans le domaine du test, lorsque les interactions entre les facteurs peuvent être sources d'échec. Un essai expérimental peut revenir à plusieurs dizaines de milliers d'euros. Il s'agit donc de créer un plan d'expériences qui maximisera la probabilité de trouver des défauts dans les délais et budgets les plus serrés possibles. C'est à cela que servent les tableaux de recouvrement. Ainsi, dès lors que des combinaisons de facteurs créent des conditions non plausibles, vous pouvez utiliser l'assistant interactif Combinaisons non autorisées pour les exclure automatiquement du plan d'expériences.

JMP présente l'immense avantage d'être bien plus qu'un simple outil de création de tableaux de recouvrement : il permet également d'effectuer toutes sortes d'analyses statistiques. Il s'agit du seul logiciel de conception de tableaux de recouvrement qui soit aussi capable d'ajuster les modèles de régression généralisée à vos données. JMP Pro a donc une véritable longueur d'avance sur les autres outils de conception de tableaux de recouvrement.

JMP Pro n'est pas seulement un outil de conception. Il offre également la possibilité d'importer tout type de tableau de recouvrement (généré à partir de n'importe quel logiciel) pour l'optimiser et analyser les résultats. Vous pouvez créer les tableaux vous-même, sans faire appel à qui que ce soit d'autre. Avec JMP Pro, vous réalisez des tests plus intelligents grâce aux tableaux de recouvrements.

Améliorations apportées à la plate-forme Diagramme de fiabilité

La plate-forme Diagramme de fiabilité offre un espace de travail interactif pour la conception et l'évaluation de la fiabilité des systèmes de nombreuses composantes.

JMP Pro 12 inclut des nouveautés qui facilitent la conception et l'évaluation de ces systèmes :

  • Création de diagrammes en série ou parallèles à partir de blocs existants
  • Superposition de la courbe d'isoréponses de vraisemblance sur le nuage de points précédent et suivant
  • Nouveau profileur de risque cumulé
  • Courbes superposées par composante dans la fonction de distribution cumulée, PDF, Risque et Risque cumulé
  • Rapport d'importance intégré à la composante
  • Plans système et éléments de bibliothèque plus simples à copier-coller pour créer des modèles de plan système

PLS-DA (Discriminant Analysis)

L'analyse discriminante des moindres carrés partiels (PLS-DA) ajuste une régression PLS avec une réponse catégorielle. Par rapport aux modèles linéaires généralisés ou à l'analyse discriminante, cette méthode de classification gère plus de facteurs que d'observations et les données manquantes — ce qui correspond davantage à la réalité. De plus, elle ne requiert quasiment aucune hypothèse sur les données avant la modélisation. Enfin, le bootstrapping de prévisions de modèle est désormais pris en charge pour tous les ajustements de modèle PLS.

Utilitaire Colonne de validation

La création d'une colonne de validation impliquait auparavant de nombreux clics pour diviser les données en jeux d'apprentissage, de validation et de test. Et s'il vous fallait pour cela plus qu'un simple échantillon aléatoire des données, vous deviez utiliser un complément ou d'autres techniques afin de réaliser les meilleures divisions possibles.

Désormais, vous pouvez diviser les données en fonction du problème, via l'un des nombreux algorithmes fournis. De plus, dans les plates-formes d'analyse, si vous cliquez sur la fonction de la colonne de validation sans sélectionner de colonne, JMP vous demande de choisir une colonne de validation ou d'en créer une directement depuis la plate-forme. This keeps you in the analysis flow and lets you cross-validate models easier, in fewer clicks.

Documentation

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