数据表更新
作为 JMP 核心功能的数据表,其数据网格、行、列和脚本面板进行了重大升级。更高效地管理元数据的“列”,通过筛选查看关注的行而无需创建额外表格,并借助更直观的数据网格更轻松地浏览数据。
新的数据表功能还可以让您:
- 为列分配标签以实现更好的管理。可以为列分配了多个标签,并可包含描述、符号、颜色和列属性。标签会出现在数据表的列面板、启动窗口和列管理器中。
- 创建和管理过滤器视图。轻松定义过滤器以探索行的子集,将过滤器保存到数据表,并在监测实时报告更新的同时切换视图。
- 更灵活地过滤列。列面板和数据网格的更新使您能够更好地控制列的显示和管理方式。
- 对列和脚本进行分组。使用嵌套组来组织列和脚本。列组现在也在数据网格中可见。
- 更高效地编辑文本。新的编辑窗格使查看和修改长文本值更加容易。
数据连接器更新
访问数据通常是工作流中最耗时的部分之一。有价值的数据有时会因难以检索、需要与 IT 部门协调或难以组织以进行有效使用,而被排除在分析之外。无论数据存储在何处,数据连接器都能让数据访问变得更加容易,最近的改进使得大规模定制数据连接器并在组织内部和 JMP Live 中共享它们变得更加简单。
数据连接器现在包括:
- SAS 集成,使用数据连接器接口导入 SAS 数据(包括 SAS CAS 和 SAS Viya)。
- SAS 9.4 查询生成器,增加了对 SAS Viya 的支持。
- 用于查询生成器和打开表的 Python 接口。
- Amazon S3 和 OneDrive/SharePoint 数据连接器(在 JMP Marketplace 中可用)。
- Snowflake专用数据连接器。
- SQL 提交窗口,可与 Snowflake 及任何符合要求的 ODBC 驱动程序(例如 PostgreSQL 和 SQL Server)配合使用。
- 支持从 AspenTech InfoPlus.21 数据 historian 服务器导入数据。
Python 和扩展
JMP 的 Python 集成旨在简化编程,使科学家和工程师能够专注于分析。此集成已得到显著改进,以提供更多数据访问选项、更好的 JSL 集成、更广泛的对象处理和简化的 Python 包管理。
与 JMP 的 Python 接口具有以下特点:
- 通过 SASPy 包恢复了 SAS 集成支持,允许访问远程 SAS 9.4 服务器、本地 SAS 会话和 SAS Viya 实例。
- 集成了用于 SAS 9.4 的 SAS 程序编辑器,允许提交 SAS 代码。
- SAS 生成的报告以 HTML 格式显示在 JMP 窗口中。
- SAS 查询生成器访问 SAS 数据集。
- 通过 Python 集成支持 R。
- 自动安装 R 依赖项和改进数据传输。
- 注意:MATLAB 集成即将推出。
环境监测
生命科学制造中的环境监测是污染控制的关键,旨在确保产品符合最高质量标准。监管机构越来越强调在其监测系统中采用基于风险的方法和先进技术。目标是检测关键区域的微生物和颗粒物污染,随着科学家处理的计数数据量不断增长,稳健的过程筛选变得至关重要。
过程筛选已增强以:
- 分析不遵循正态分布的数据(计数、比例和非负连续数据)。
- 自动应用最佳分布。
- 允许用户计算标准警示限(0.975 分位数或 2 sigma 控制限)和标准操作限(0.9985 分位数或 3 sigma 控制限),使用基于历史数据的自定义限值,以及使用基于机构指南的限值。
- 应用污染早期预警,例如,“连续两次警示,呈上升趋势”。
- 在更灵活的限值表中允许使用部分分组变量。
- 将缺失值视为分组变量的一个水平。
- 将图表显示为选定状态或 graphlet 以增强交互性。
- 将图表显示为选定状态以准备用于 JMP Live。
JMP Pro 新功能
JMP Pro 持续通过先进的数据科学工具,包括高级预测建模、机器学习和扩展的分析能力,使您能够应对最复杂的分析挑战。
新的贝叶斯优化平台
一个用于实验和优化的创新框架,采用迭代、序贯学习方法。JMP 中的贝叶斯优化以目标为导向,允许您在现有数据基础上构建,并在达成目标时停止实验,从而节省时间和资源。了解更多。
函数数据分析器平台更新
- 参数化峰值建模:使用卷积对复杂函数(如光谱)进行建模。可用函数包括高斯、lorentzian、非对称高斯和饱和区高斯。
- 扩展基线校正:使用统计敏感非线性迭代峰值裁剪法 (SNIP) 或交替重加权最小二乘解法 (ARWLS) 执行自动基线校正。包括加载已知基线以去除的选项。
拟合模型平台中新增因果处理特质
因果推断是确定一个变量是否以及如何影响另一个变量的过程,通常旨在估计处理或干预的效果。通过添加倾向性评分,它有助于通过调整差异来公平地比较各组。阅读更多关于因果处理和选择因果推断估计量的内容。
混合模型和广义线性混合模型的增强
- 混合模型中的稳定性/保质期分析。
- GLMM 中的有序型 Logistic 分布。
JMP Clinical中的新功能
JMP Clinical 通过高级统计和高交互可视化简化了临床试验的安全性和有效性分析。此外,它还能使用数据质量和基于风险的监测报告来检测异常的研究中心/患者模式。最新版本增加了七项新报告、一套用于灵活输出工具的新插件以及强大的验证功能。
新报告:
- 复发:可视化不良事件如何随时间重复以及在治疗间有何差异。
- 邻近事件:在自定义时间窗口内识别选定参考事件点附近的事件或干预措施。
- 共现:评估不良事件和药物之间的重叠情况以揭示模式。
- 动态生存:提供时间-事件数据的交互式摘要,显示对中期分析时间的敏感性。
- 子组筛选:以图形方式探索子组间的治疗效果差异。
- 药代动力学:追踪药物浓度变化并通过非房室模型分析估算参数。
- 医学查询分布:在表格和图表中按医学查询显示不良事件计数。
- 添加研究增强功能:现在支持 CDISC Dataset-JSON v1.1 和改进的国际字符集。
新建插件:
- 双编程验证:将报告输出与独立编程的表格进行比较,以加强质量控制。
- 配置检查:验证用户路径设置,以简化文件夹访问故障排除。
JMP Live中的新功能
通过 JMP Live 控制图监测和分类,您可以确定哪些过程确实失控或需要立即关注。通过对控制图进行分类,您的团队可以将资源和精力集中在最关键的问题上,从而实现更有效的问题解决和过程改进。
JMP Live 中的过程筛选使查看众多过程并交互式选择特定过程进行进一步分析变得容易(例如,有关更多详细信息,请参阅有关环境监测的部分)。用于统计过程控制的 JMP Live 提供了一个用于评估、改进和跟踪过程的统一视图。
JMP Live 的其他改进包括:
- 链接数据表现在支持设置依赖项以刷新表。
- 在数据刷新和导入脚本中支持纯 Python。
- 直接在 JMP Live 中更轻松地管理插件。
- 支持筛选您最近浏览或收藏的帖子,或包含控制图表警告的帖子。
- 自定义报告重新生成脚本。
JMP Marketplace
JMP Marketplace 是一个在线平台,可帮助您随着需求的变化扩展 JMP。与其他应用商店一样,JMP Marketplace 提供精心筛选的经过充分测试的应用、插件、数据连接器及其他扩展,以增强和扩展 JMP 的强大功能。
在 JMP Marketplace 中,您可以找到:
- 旨在解决独特业务挑战的扩展。
- 严格的提交和审核过程,确保所有应用符合安全、隐私和性能的高标准。
- 直观的界面布局、用户评分、主题问答以及高级排序,便于扩展选择。
- 扩展变更和新版本发布的通知。
其他重要功能
数据访问、准备和探索
图形生成器更新
- 优化的标记抖动为点图添加了更多选项。
- 已添加梯度设置的实时视图。
- 平滑约束支持对平滑结果的形状约束,例如单调性。
- “平行 Y 轴”选项允许将多个独立的 Y 轴放置在图形的左侧和右侧。
- Comfy 转换允许自定义汇总计算。在创建依赖于多行的变换列时,Comfy Transforms 提供了一种方法来控制这些行如何对应于平台上下文。
- 向量场新增了一种区间样式“箭头”,它创建的向量场视图由许多小箭头组成。
- 已添加支持转换范围的函数。
- 了解图形生成器更新的更多信息。
其他功能
- 分类数据筛选器可以搜索多个选项,且不会清除先前选项。
- 在“导出/另存为 Excel”中,包含 .png 或 .jpeg 图像文件类型的表达式列会被导出到 Microsoft Excel。
- 制表可以在拖放区中使用多个响应列,并将其用作“页列”变量。
- 制表提供了在对话框内格式化表格的更好方式。
- 当使用较大的表格或包含许多列的表格时,以及在控制面板中进行多项选择时,制表对话框现在提供了更一致的体验。
- Oracle 和 Teradata 的模式和表检索响应更迅速。
实验设计、可靠性、过程能力和质量工程
控制图生成器更新
- 在控制图生成器中,“按子组排序”默认不再开启。当存在子组变量时,这将改变水平轴的默认顺序。
- “最后 N 个子组”选项,用于显示最后 N 个子组的滚动窗口。
- 设置移动极差跨度的选项。
- IMR 图表对话框中的散度图选项。
- “通过缺失连接”,用于连接被排除和隐藏的数据点。
- 仅查看最近”n“个观测值的选项。
- 将“旧版控制图”添加回菜单的首选项。
- 能够创建每个子组有多个观测值的运行图。
- 能够在启动窗口中更改 KSigma。
- 在计数图启动窗口中的常数样本大小选项。
- 获取限制和能力的新启动窗口选项。
- 增强的 OC 曲线,更易于定制。
- 用于比例数据的 P 图。
- IMR on Means 启动窗口中的附加选项。
恒定应力加速寿命试验 (CSALT) 更新
新的 CSALT 模型模拟器基于生成的设计之一和一个假定模型运行模拟实验。
确定性筛选设计更新
确定性筛选设计现在允许额外的运行次数,并支持为没有区组或分类因子的设计添加中心点。
设计分析器更新
创建具有不同额外运行次数和中心点数的确定性筛选设计 (DSD),以与其他 DSD 或自定义设计进行比较。
包含分类因子的混合水平筛选设计
使用连续因子和可具有两个以上水平的分类因子组合执行混合水平筛选。
过程能力增强
更新包括:添加“分组依据”列的选项;用于评估正态分布是否拟合的正态概率图;LEV 和 SEV 分布;规格限线颜色的首选项;交互式能力图中的附加统计量;以及“保存”菜单中的“保存合格(或不合格)指示列”选项。
样本大小分析器更新
新增了用于非参数容差区间置信区间分析器的样本大小分析器,以及两配对样本均值的功效分析器。许多分析器现在使用标准刻画器的功能。
其他功能
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DOE 覆盖阵列平台中的贝叶斯故障定位 (BayesFLo) 引入了可疑组合的概率排名,允许您基于领域知识指定不同因子的可疑程度,并将此类知识纳入故障定位过程。(JMP Pro)
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退化刻画器已更名为退化分位数刻画器,以在分析中包含更多信息。
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增强的“模拟响应”将随机系数扩展到大多数 DOE 平台,并允许选择是否强制执行效应稀疏、效应等级和效应遗传。
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对 OC 曲线的增强为所有 OC 曲线添加了目标参数,并为 Xbar OC 曲线添加了更具描述性的文本。
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疲劳模型更新包括标准化残差图、一个使您能够探索无穷大时非零失效概率的新刻画器、一个多重概率图,以及两个新的疲劳强度模型。
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“管理限值”允许您添加“按列分组列”,以通过分组变量指定过程元数据。
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当原因众多时,对建模的复发率改善。更新包括:
- MCF 差异支持多种原因。
- 改进了对奇异点的处理。
- 新增”保存 MCF 差异“命令。
- 新增菜单项“显示 MCF 图例”,用于处理数百个原因或组。
- 拟合结果显示在报告表中。
- 如果模型中的原因具有分组列,则模型摘要会显示该原因的频数计数。
- 更清晰地定义原因(故障模式与因果建模)。
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可靠性增长更新,将所有按系统图形从堆叠图形更改为重叠图形。
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重新组织了可靠性菜单以便于使用。
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1 型量具摘要和能力统计报告更新,包含滞后和漂移,以及自定义汇总统计的选项。
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方差膨胀系数 (VIF) 作为隐藏列添加到“评估设计”中。
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在“扩充设计”中指定整图数量的选项。
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参数生存功能增强:
- 用于估计概率和分位数的似然置信区间。
- 残差与拟合中位数图、响应与拟合中位数图。
- 生存函数刻画器。
统计与建模
设计空间刻画器更新
使用新选项“显示角点”查找当前空间中最差的规格内概率。包括从冷角点向内和向外移动的按钮,以及“角点”报告中的立方体图。
分发更新
分布拟合器列表中增加了两个新分布——SEV 和 LEV。除了现有的正态和非参数容差区间选项外,现在还有新的非正态容差区间。现在还支持在拟合离散分布时使用检测限,并新增了删失能力。
拟合模型 B 样条效应
B 样条支持一般连续平滑曲线拟合,并可以指定样条次数、内部节点数和节点位置。
切片效应比较
在“拟合最小二乘法”、“REML”、“拟合混合模型”、“拟合 GLMM”和“广义回归”中为交互效应的切片创建多重比较报告。
单因子分析
“比较均值”菜单中添加了新测试。Games-Howell 事后测试支持在假设方差不齐的情况下对均值进行多重比较;Fieller 方法使用合并方差或方差不齐进行均值比比较。
刻画器功能
刻画器的新功能包括:
- 将线性约束从数据表导入刻画器的选项。
- 在刻画器中从线性约束数据表加载和保存的选项。
- 在等高线刻画器中裁剪区域以显示晶圆图的等高线。
- 模拟实验提供了更大的灵活性,包括支持固定因子。
- “模拟实验”窗口中的新选项,使平台更加自动化。
- 重新组织的刻画器菜单。
- “设置意愿”对话框能够在一个窗口中处理多个响应。
- 新优化控制面板。
- 等高线刻画器新增的填充等高线选项。
- 数据点可根据其与每个刻画器平面的距离显示为淡化和较小尺寸。
响应筛选增强
响应筛选功能已更新,包含:
- 子组。
- 拟合泊松和负二项模型。
- 选择器表。
- 单向四分位数。
- 非参数 Kruskal-Wallis 检验。
- 支持 2×M 的所有比较。
- 差异表和森林图。
- 均值差异表中新增的 Z 因子列。
拟合响应筛选功能已更新,包括:
- 子组。
- 将“固定连续随机效应”默认设置为居中连续。
- 选择器表。
- 当模型具有交互效应时,在多重比较中新增了切片效应比较选项。
- 用于具有随机效应的切片最小二乘均值差异检验的新选项。
- LS 均值和 LS 均值差异的新置信区间。
其他功能
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分类平台的增强功能包括:
- 新的汇总统计量。
- 更多用于交叉表的格式控制。
- 更多错误发现率调整后的 p 值。
- 条件高亮显示。
- 改进的将结果保存到表格的选项。
- 组间比较的增强。
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分类分析中新增的均值差异表和森林图。
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扩展了比较斜率的比较方法。
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K 均值聚类,用于指定初始聚类均值。
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模型驱动多变量控制图中的选项,用于添加上下失控行指示列、添加带有均值曲线的平行图、检测变点以及实施警报/警告。
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模型筛选增强:对于 K 重,代码现在总是创建三向分割而不是双因子分割。对于嵌套 K 重,该算法现在可以处理更多情况,默认值将 K 更改为 5(先前为 4),将 L 更改为 4(先前为 5)。为 RASE 添加了森林图列到汇总结果。
高级统计方法(JMP Pro)
混合模型
- 混合模型的稳定性分析选项使您能够使用混合模型估计保质期。它包括一个选项,用于在混合模型(SLS-REML、Mixed 和 GLMM)的刻画器中启用外推控制。
- 混合模型中的方差齐性检验。
- 在混合模型和 GLMM 中支持频率和权重变量角色。
- 混合模型和 GLMM 中协方差矩阵的 Sandwich 估计量(用于标准误的稳健估计)。
- 权重和频率角色现已加入混合模型特性。
- 在”拟合混合模型“和 GLMM 中支持 Containment DF。
结构化方程模型 (SEM) 增强
- 新的模型快捷方式。
- 新的模型隐含工具变量与两阶段最小二乘估计量。
- 新增选项,可从 SEM 平台生成 R 代码。
- 能够测试特定的间接效应。
- 提高调查可靠性。
- 对“评估测量模型”和“新模型隐含工具变量两阶段最小二乘法”的改进。
生命科学
- 距离矩阵平台:计算适用于基因组学和其他宽数据的各种距离矩阵;执行主成分分析等相关分析。
- 新的“测序变异”插件:处理下一代测序文件,提取基因型调用,并转换数据以便在 JMP Pro 中进行分析。
- 标记插补:对数值型缺失标记基因型进行插补。
- 基因标记混合分析:评估每个样本源自一组创始群体的概率。
- 归一化:在统计分析之前准备基因组学数据。归一化选项包括行标准化、CPM/RPM、CLR、Wrench、RPKM/FPKM、TPM 和 TMM。
- 距离矩阵:计算适用于基因组学数据,特别是微生物组的各种距离矩阵(Euclidian、Manhattan、Jaccard、Bray-Curtis、Gower、二元和Hamming)。
- GLMM 的偏移量变量角色。
脚本编写、自动化和工作流
JMP 笔记本
新建脚本接口提供了一种简单易用的方法,可以使用 JSL、Python 或两者在 JMP 中创建、记录、组织和测试脚本。
JSL更新
JSL 功能更新包括:
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用户定义的代码片段可以快速插入到脚本中。
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框模型内边距和外观使 JMP 显示框内边距的效果与其他 GUI 工具包中其他常用框模型保持一致。
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列稳健报表定制创建定制的平台报表,其脚本中包含“发送到报表”和“调度”调用。
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脚本编写体验增强包括:
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脚本编辑器首选项页面的更改和新首选项。
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样式更改(命名空间/表名和作用域名称)。
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代码折叠改进。
-
切换代码折叠菜单项。
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Python 样式添加:
- 括号匹配。
- 附加关键字着色。
- 属性着色。
- 键入时自动完成。
- 高亮显示当前所选文本的实例。
-
-
可以通过在名称/注释/代码编辑器中使用键盘快捷键 Ctrl+F 来搜索工作流生成器,这将打开一个“查找”对话框,允许在当前编辑器中进行查找/替换,或将搜索范围扩大到工作流中的其他步骤。
其他功能
- 插件生成器在添加和编辑文件时自动更新插件。
- 在 Windows 上使用输入法编辑器支持在 JMP 脚本编辑器中进行内联文本输入。
- 平台的可脚本化 UI 布局可更清晰地界定由 JMP 管理的对象所创建的报告各部分之间的边界。
- 排名和排名并列函数中添加了几种结的处理模式(平均、最小、最大、行、任意和密集)。
- 新的 JSL 函数支持来自数据筛选器的多响应 where 子句。
- 新增了 JSL 函数 Col Score、Col Interpolate 和 Col N categories。
其他
JMP 主题
用户现在可以在三个主题之间切换,以自定义 JMP 的外观和感觉,而无需进行单独样式调整。
深色模式显示设置
在 Windows 上现在可以使用深色模式首选项。
其他功能
其他新增功能包括:
- 取消传播消息的选项。
- 在颜色主题选择器中更好地处理色盲滤镜。
- 弃用 San Francisco Crime 和 San Francisco Crime Distances 数据集。
- 支持保存 PDF 预览。
- 拼写检查器。
- 将表达式列图像导出到 Excel 电子表格。
- 手动授权窗口已更新,增加了帮助诊断连接问题的信息。
JMP Live
其他 JMP Live 更新
- 链接数据表,允许设置依赖数据表,以便在较大表被数据源更新时,它们也能刷新。
- 能够在数据刷新和导入脚本中使用纯 Python。
- 本地数据筛选器中支持多响应。
- 在包含 Graphlet 的悬停标签中显示 Graphlet。
- 通过 JMP Live 网站更轻松地管理插件。
- 自定义报告重新生成脚本。
- 支持在二元、分布、寿命分布、以X拟合寿命和模型筛选平台中使用分析器。
- “分布”、“二元”和“单因子”平台中报表的附加选项。
- 支持 3D 散点图。
- 能够编辑重新生成报表的脚本。
- 使用路径而非 ID 在 JSL 中标识 JMP Live 对象。
- 调整图形生成器图形和控制图报表的大小,以适应浏览器。
- 改进了下载项目的显示效果。
- 支持饼图。
- 在“分布”平台中支持包含多响应数据的直方图。
- 文本分析器平台中的交互式词云。