JMP® per le statistiche
La combinazione unica di grafici interattivi e la ricchezza di funzionalità statistiche integrate, fanno di JMP lo strumento ideale per l'esplorazione grafica statistica. Con il software realizzare statistiche è facile, ma realizzare statistiche utili non è sempre così semplice.
I professionisti di statistica che riconoscono il valore della stretta interazione tra dati e analisi, apprezzeranno la potenza di analisi statistica di JMP e il modo in cui supporta interattivamente questa sinergia. JMP fornisce, tra le altre tecniche analitiche, funzioni complete per la regressione lineare univariata, la regressione non lineare univariata, i più utili approcci multivariati per l'esplorazione e la riduzione della dimensionalità e per l'analisi delle serie storiche.
E con JMP non solo è possibile ottenere l'analisi in modo rapido e corretto, ma è anche possibile comunicare i risultati ad altri soggetti interessati con maggiore facilità.
- Stima non lineare
- Stima modello
- Multivariato
La piattaforma Non lineare di JMP consente di stimare rapidamente le funzioni non lineari negli effetti, utilizzando i minimi quadrati standard o una funzione di perdita personalizzata, è facile da configurare e utilizzare ed esegue iterazioni utilizzando varianti del metodo Gauss-Newton o del metodo Newton-Raphson.Un'esauriente libreria di funzioni prefornite facilita la definizione dell'analisi specifica e all'occorrenza è inoltre possibile effettuare rapidamente aggiunte. Una volta ottenuta la convergenza della stima, è possibile generare limiti di confidenza del profilo dei parametri stimati e realizzare il grafico della funzione stimata. La funzione di perdita personalizzata fornisce ulteriore flessibilità, consentendo di utilizzare ad esempio i minimi quadrati iterativamente ripesati per una regressione robusta.
Qui l'output di JMP mostra una serie di tre stime di risposta media per registrare la concentrazione utilizzando un modello Rodbard a quattro parametri con due gruppi.
La piattaforma Stima modello di JMP fornisce un ambiente unificato per la stima di modelli lineari con effetti specificati fissi e casuali e termini di errore definiti. Qualunque sia l'approccio preferito, una serie completa di approcci diagnostici e di stima manuali e automatizzati permette di creare rapidamente modelli utili. Personalità della stima specifiche consentono di focalizzare l'attenzione nel punto giusto, mentre JMP permette di confrontare facilmente la potenza predittiva dei modelli concorrenti, a prescindere dalla modalità di creazione utilizzata. Le risposte multiple vengono gestite in modo integrato e il profiler di JMP facilita il confronto e la contrapposizione dell'interpretabilità e i risultati di varie stime. Il profiler consente inoltre di individuare impostazioni per l'ottimizzazione delle risposte e, se necessario, condurre rapidamente simulazioni Monte Carlo per valutare in che modo le variazioni negli effetti verranno trasmesse alle risposte.
Utilizzate JMP per realizzare stime automatizzate di risposte multiple ottenute da un modello base comune tramite convalida, grazie al profiling congiunto.
Le analisi multivariate possono focalizzarsi su unità osservazionali (righe) o su variabili (colonne) e possono trattare variabili su una stessa base o distinguere tra effetti e risposte. Ma qualunque sia l'obiettivo analitico, JMP lavorerà con voi per completare l'analisi. Tenendo conto del contesto multivariato della qualità dei dati, l'identificazione e il trattamento degli outlier (valori erratici) e il pattern dei valori mancanti sono fattori vitali. Solitamente queste problematiche devono essere risolte interattivamente man mano che l'analisi si rivela e l'interattività di JMP soddisfa questa esigenza. Oltre ad altre tecniche analitiche, JMP offre: analisi PCA, clusterizzazione gerarchica e classificazione basata sul metodo delle k medie, misture normali, mappe auto-organizzate, analisi discriminante e minimi quadrati parziali (PLS). Ogni piattaforma utilizza lo stile di analisi illustrativa di JMP, in modo da poter modellare l'approccio in base al significato dei dati.
Utilizzo di un diagramma parallelo, di PCA e di una matrice del grafico a dispersione non parametrica per studiare l'evoluzione nel tempo di un processo industriale multivariato.
Analyzing and Interpreting Continuous Data Using JMP: A Step-by-Step Guide
Risorse per l'apprendimento
Materiali su correlazione e regressione e regressione logistica multipla disponibili nella libreria JMP Learning Library
Analyzing Repeated Measures Tech Note
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Centralino: 02 8313 41 r.a.
