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JMP統計機能ガイド

このリストでは、JMPの機能を説明します。該当する場合は、機能が使用できるプラットフォームの名前を機能に続けて示しています。最新の機能は太字で示しています。

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A-Z

ABCD計画：配合のスクリーニング計画、［実験計画(DOE)］、［配合計画］
AIAGラベル：変動性図オプション、［変動性図/ゲージチャート］
AIC（赤池の情報量規準）、「モデルのあてはめ：ステップワイズ法」
ANCOVA（「共分散分析」を参照）、［モデルのあてはめ］
ANOVA（「分散分析」を参照）、［二変量の関係］、［モデルのあてはめ］
ARIMAモデルと季節ARIMA予測モデル（「時系列のモデル化と予測」を参照）、［モデル化］>［時系列分析］
AR係数プロットと値：時系列診断のモデル化、［モデル化］>［時系列分析］
A効率（D-最適計画）、［実験計画(DOE)］、［カスタム計画］
α水準の指定（多くのプラットフォームのオプション）
Bartlettの等分散性検定、「二変量の関係：一元配置」
BayesのD-最適計画：［実験計画(DOE)］、［カスタム計画］
Bayesプロット（Box-Meyer）：回帰モデルの重要な要因のスクリーニング［モデルのあてはめ］
Box-Behnken計画：（［実験計画(DOE)］）、［応答曲面計画］
Box-Cox変換：スクリーニング計画と因子プロファイル、［モデルのあてはめ］
Box-Jenkins時系列分析、［モデル化］>［時系列分析］
Box-Meyer Bayesian分析（Bayesプロット）：［モデルのあてはめ］
Box-Wilson応答曲面計画（［実験計画(DOE)］）、［応答曲面計画］
Brown-Forsythe検定（等分散性）、「二変量の関係：一元配置」
Byグループ処理：グループ、グラフ、分析ごとの処理を、データを事前に並び替えることをせずに1つのウィンドウに表示
Cookの距離：影響度を示す統計量、データテーブル内に新しい列を保存、「モデルのあてはめ：標準最小2乗」
Cotter計画：［実験計画(DOE)］、［スクリーニング計画］
Cox比例ハザードモデル、［モデルのあてはめ］、［生存時間分析もしくは信頼性分析］>［比例ハザード］
Cp：ステップワイズモデルの選択（MallowsのCp規準）、「モデルのあてはめ：ステップワイズ法」
Cramer von MisesのW統計量：一変量分布あてはめのあてはめ統計量の適合度検定、［一変量の分布］
Cronbachのα（有意水準）と標準化α：項目間相関の平均に基づく（項目の信頼性分析）、［多変量］>［多変量の相関］
Deming回帰：「直交回帰」を参照
DPU（Defect Per Unit）分析：グループ間で欠陥率を計算し、比較できる、［グラフ］>［パレート図］
DOE：「実験計画（DOE）」を参照
Duncanの多重比較検定：使用不可、「Tukey-Kramer」を参照
Dunnettの検定：コントロール群の多重比較検定、「二変量の関係：一元配置」
Durbin-Watson比：残差の自己相関を検定する、「モデルのあてはめ：標準最小2乗」
D効率、D-最適計画：［実験計画(DOE)］、［カスタム計画］
ED50 & LD50：ロジスティック回帰と逆推定の使用による信頼限界付きnパーセント点、「モデルのあてはめ：標準最小2乗」と「二変量の関係：二変量」
E行列：多変量モデル、「モデルのあてはめ：MANOVA」
Fiellerの定理：逆推定の信頼限界、「モデルのあてはめ」
Fisherのカッパ（κ）：ホワイトノイズの検定、「スペクトル密度」を参照、［モデル化］>［時系列分析］
Fisherの正確検定：2元分割表、「二変量の関係：カテゴリカル」
F検定：あてはめに関するすべての分析に対応
Gabrielバイプロット：主成分分析と変数の3次元プロット、［回転プロット］
Gage R&Rレポート：2因子の交互作用モデル用、［グラフ］> ［変動性図／ゲージチャート］
Greenhouse-Geisser調整：多変量モデルのあてはめ調整、「モデルのあてはめ：MANOVA」
G-効率（D-最適計画）：［実験計画(DOE)］>［カスタム計画］
HoeffdingのD統計量：ノンパラメトリック相関係数、［多変量］ >［多変量の相関］
Hotelling-Lawleyのトレース：多変量分散分析の近似F検定、「モデルのあてはめ：MANOVA」
HotellingのT2：「モデルのあてはめ：MANOVA」
HsuのMCB検定：選ばれた最大または最小のグループに対する多重比較検定、「二変量の関係：一元配置」
Huynh-Feldt：自由度の調整、「モデルのあてはめ：MANOVA」
H行列：多変量モデル、「モデルのあてはめ：MANOVA」
I-最適化基準：［実験計画(DOE)］、［カスタム計画］
JMPデータテーブルの抽出：［抽出(サブセット)］コマンドを使用、またはヒストグラムのバーをダブルクリックする
JMPデータテーブルの列の積み重ね、［列の積み重ね］コマンド
JMPテーブルの書き出し（Linux）：［名前を付けて保存］で、データをタブ区切りテキストファイル、SAS移送ファイル、またはOpen Officeスプレッドシートで保存できる
JMPテーブルの書き出し（Macintosh）：［名前を付けて保存］コマンドで、データをタブ区切りテキストファイル、SAS移送ファイル、またはExcelファイルで保存できる

SASデータベース

JMPの自動化：ほとんどのJMPの機能はOLEオートメーションまたはJMPスクリプト言語（JSL）により自動で実行できる
JSL：JMPスクリプト言語（「分析の再実行」と「スクリプト言語」を参照）
JSLエディタ：機能強化を継続中
Kackar-Harville：混合モデルの標準誤差
Kaplan-Meier生命表分析：［生存時間分析もしくは信頼性分析］>［生存時間分析/信頼性分析］
Kendallの順位相関係数（τ-b）：ノンパラメトリック相関係数、［多変量］>［多変量の相関］
Kenward-Roger：混合モデルにおける固定効果の検定
Kruskal-Wallis検定：k標本の平均のノンパラメトリックな検定、「二変量の関係：一元配置」
KSL（Kolmogorov-Smirnov-Lilliefors）検定：大標本サイズ（n>2000）の正規分布に対するノンパラメトリックな適合度、小さな標本サイズのShapiro-Wilk検定統計量、対数正規、および指数分布、［一変量の分布］
k-meansクラスター分析：ユーザが指定したクラスター数を形成する反復処理、オプションのパラレルプロット、［多変量］>［クラスター分析］
L18とL36：［実験計画(DOE)］、［スクリーニング計画］
Lenthの方法、擬似的な標準誤差手法：回帰分析におけるパラメータ推定値の正規分位点に対する直線のあてはめ、「モデルのあてはめ：標準最小2乗」
Leveneの検定（等分散性）、「二変量の関係：一元配置」
Levey-Jennings法管理図タイプ、管理図
Lillieforsの信頼限界：正規分位点プロット、［一変量の分布］
Mahalanobisの距離の外れ値プロット：［多変量］>［多変量の相関］
Mahalanobisの距離の外れ値プロット：点のn次元重心からの点の距離、［多変量］>［多変量の相関］
Mahalanobisやジャックナイフ法による距離外れ値：外れ値プロット、［多変量］>［多変量の相関］
MallowsのCp規準：ステップワイズ選択基準、「モデルのあてはめ：標準最小2乗」
Mann-Whitney U検定：Wilcoxonの2標本検定またはKruskal-Wallis k標本検定と同じ、「二変量の関係：一元配置」
MANOVAとMANCOVA：多変量分散分析（MANOVA）、多変量共分散分析（MANCOVA）、「モデルのあてはめ：MANOVA」
Mantel-Haenszel検定：カテゴリごとのY分類変数とX分類変数の連関の検定、「二変量の関係：カテゴリカル」
Mauchlyの規準：「球面性の検定」を参照
MCFプロット：平均累計関数、［生存時間分析/信頼性分析］>［再生モデルによる分析］
M行列：「モデルのあてはめ：MANOVA」
O’Brienの検定：等分散性、「二変量の関係：一元配置」
ODBC（Open DataBase Connectivity）互換：データベースのクエリおよび取り込みを実行する
Pearsonのカイ2乗検定：2元分割表分析、「二変量の関係：カテゴリカル」
Pearsonの相関係数：「二変量の関係：カテゴリカル」と［多変量］>［多変量の相関］
Pillaiのトレース：多変量分散分析（MANOVA）用の近似F検定、「モデルのあてはめ：MANOVA」
Plackett-Burman 2水準計画：［実験計画(DOE)］>［スクリーニング計画］
PLS（Partial Least Squares）：多数のXによりYを予測、多くの場合、Xはオブザベーション数よりも多い、［多変量］>［PLS］
Poisson回帰：「一般化線形モデル」を参照
Poisson分布のあてはめ：［一変量の分布］
PRESS統計量：「モデルのあてはめ：標準最小2乗」の線形モデルの適合度評価を促進する
P管理図：計数値の管理図、［管理図］
p値と検出力アニメーション：平均の検定の後にアクセス可能、標本サイズとα水準の変化をアニメーション化、［一変量の分布］
QQプロット（正規分位点プロット）：正規標準の線と正規性からの偏差をプロットする、［一変量の分布］
R2乗統計量：あてはめに関するすべての分析に対応する要約統計量
REMLによる推定（制限最尤法）：分散成分推定に対応（「混合モデル」を参照）
Royの最大根：MANOVAモデルをF検定で近似する、「モデルのあてはめ：MANOVA」
SBC（Schwartz’s Bayesian Criterion）：適合度検定、［モデル化］>［時系列分析］
Shapiro-Wilkの検定：小さい標本（N<2000）の正規性を検定するノンパラメトリックな適合度検定。大きい標本にはKSL検定が使用される（「一元分布のあてはめの適合度検定」も参照）、［一変量の分布］
Shewhart管理図（「管理図」を参照）：品質管理、［管理図］
SOM：自己組織化マップ、［多変量］>［クラスター分析］
Space Filling計画：確率誤差がない場合に計画を作成する、［実験計画(DOE)］、［Space Filling計画］
Spearmanの順位相関係数（ρ）：ノンパラメトリックな相関、［多変量］>［多変量の相関］
Studentのt検定、t検定：一元配置の分散分析（グループのすべてのペアの多重比較）、「二変量の関係：二変量」
Tobitモデル：適切な損失関数を使用した非線形回帰（「損失関数テンプレート」も参照）、［モデル化］>［非線形回帰］
Tukey-KramerのHSD検定：一元配置の分散分析の各グループのペアごとに多重比較を実行、「二変量の関係：一元配置」
t検定：1標本の平均の検定、分散が等しい2標本、分散が等しくない2標本、対応のあるペア、パラメータ推定値（あてはまる場合）、［一変量の分布］と「二変量の関係：二変量」
UWMA管理図：標本平均の小さなシフトを検出、品質管理、［管理図］
Van der Waerdenの検定：標本が等しい平均を持つノンパラメトリックな検定、「二変量の関係：一元配置」
Vマスク：「累積和プロット」を参照、［管理図］
Waldのカイ2乗検定：ロジスティック回帰、「二変量の関係：ロジスティック」
Weibullのあてはめ：Weibullの2または3パラメータWeibull分布をデータにあてはめる、［一変量の分布］
Weibull生存曲線：［生存時間分析もしくは信頼性分析］>［生存時間(パラメトリック)のあてはめ］
Weibull分析：適切な損失関数を使用した非線形回帰（「損失関数テンプレート」も参照）、［モデル化］>［非線形回帰］
Welchの分散分析：分散の不均一性がある場合の一元配置の分散分析、「二変量の関係：一元配置」
Western Electric Rules（アメリカ西海岸電子工業地域ルール）（特殊原因のテスト）：品質管理、［管理図］
Wilcoxonの検定：生存時間分析、［生存時間分析もしくは信頼性分析］>［生存時間分析/信頼性分析］
Wilcoxonの順位和：Mann-Whitneyと同等の2標本順位検定（k標本の「Kruskal-Wallis検定」も参照）、「二変量の関係：一元配置」
Wilcoxonの符号付順位検定：対応のあるペアにおける平均のノンパラメトリックな順位検定、2つの列の差がゼロであることを検定する、［一変量の分布］と［対応のあるペア］
Wilkのラムダ：多変量分散分析の近似F検定、「モデルのあてはめ：多変量」
Winters法による時系列診断：（「時系列のモデル化」を参照）
z検定：1つの平均を値と比較する、［一変量の分布］