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Latest Posts

• Happy Earth Decade!

  What do you get when you combine a passion for statistics with a commitment to social responsibility? You get the JMP Ecosystem Restoration Initiative. Or, if that’s too much of a mouthful, you can call it Data for Green. 

  LandraRobertson

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  Dec 19, 2023 12:35 PM

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• Experts weigh in on how to build analytic cultures of excellence

  Three amazing scientists share their thoughts on what makes strong analytic cultures.  

  anne_milley

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  Dec 19, 2023 12:35 PM

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• Video: Milking the data for all its worth at Dairygold

  At Irish dairy cooperative Dairygold, a dynamic process-enabling tool helps develop the analytics capability of the whole organization.
  

  Meg_Hermes

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  Dec 19, 2023 12:19 PM

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• JMP 16の新機能を用いたデータ分析 　Part.2 データテーブルの比較　～データで変化を実感するために～

   

  Masukawa_Nao

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  Dec 19, 2023 12:18 PM

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• The JMP Analytic Workflow: A step-by-step example of how to use it to solve problems and create value for your organization

  The cumulative process by which untapped data is captured and converted into valuable insight is called an analytic workflow. Multiple capabilities are utilized while moving along the steps of the workflow, potentially even passing between individuals or departments responsible for various aspects. JMP contains everything needed to transform raw, messy data into knowledge and value for an organiza...

  HadleyMyers

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  Dec 19, 2023 12:18 PM

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• ‘Stuck in an Excel nightmare’

  Anders Reinhardt, Director of Business Intelligence at Coloplast, talks about the benefits of using a more visual tool like JMP.

  J_Marquardt

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  Dec 19, 2023 12:17 PM

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• Automating and extending JMP Clinical: The preamble

  Review/Review Builder Functions that Related to JMPClinicalReviewAPI

  Chris_Kirchberg

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  Dec 19, 2023 12:14 PM

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• How Netflix's crackdown on password sharing could use analytics

  Netflix is currently looking to curtail password sharing among its 200M+ accounts. Here's how it could use analytics to do this.

  HadleyMyers

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  Dec 19, 2023 11:51 AM

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• JMP 16の新機能を用いたデータ分析 　 Part.1 アクションレコーダー ～記憶でなく、記録に残るように～

  Masukawa_Nao

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  Dec 19, 2023 11:51 AM

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• JMP 16の新機能を用いたデータ分析　Part.3 EWMA管理図　～少しの変化でも気づくように ～

   

  Masukawa_Nao

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  Dec 19, 2023 11:51 AM

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• Is it OK to interchange terms like 'machine learning' and 'AI'?

  Cameron Willden, W. L. Gore, touches on the differences between data science and statistics, and the differences between machine learning and AI.

  J_Marquardt

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  Dec 19, 2023 11:51 AM

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• Your 5 most commonly submitted questions about design of experiments (DOE)

   

  MikeD_Anderson

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• Pride Month: Seeing diversity as the gift that it is

  Diversity and variation—what is the difference? Variation is ubiquitous, even if we can’t always see it. Diversity is a gift.

  anne_milley

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• A cat named Chabi takes over a group chat

  I created a Word Cloud to analyze the most commonly used words in my family's group chat.  

  sabrinafong8

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• 資料清理中的「堆疊」：多行資料合併處理的神器

  在資料分析的過程中，有時候我們經常需要將多欄指標合併為一欄，比如將一個 100 人 5 個觀察時間點生成的 100 列 5 欄數據表，轉換成 500 列 1 欄的數據表，從而滿足作圖、分析的進一步需求。那麼，在 JMP 中如何快速實現呢？今天這篇文章我們將介紹：如何在 JMP 將多欄資料合併處理的技巧。   在分析資料時，我們經常會遇到這種情形：一個人同時有多個主要分析指標（如隨訪資料中的多個時間點資料），在匯入資料時，通常是將其分別匯入在不同欄（如 5 個時間點資料，分 5 欄匯入）。這種匯入雖然看起來直觀，但在分析時，有時卻需要將這幾欄指標放置在同 1 欄中。 如果僅僅是 5 欄還好，逐一複製也花費不了多少時間。但如果是 20 欄、甚至更多的欄位呢？不僅費時費力，複製貼上也容易發生錯誤。今天我們便要來認識資料清理中的「堆疊」該如何實現快速將多欄合併為 1 欄，同時新增一個標識變量，以顯...

  JMP_Taiwan

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• 拆分資料集有煩惱？這些實用妙招試試看！

  在日常分析數據的過程中，我們往往只需要整個數據集中的一部分，比如只關註一部分觀測/行（男性或女性、某個年齡段的患者或者是患有某種疾病的患者）或者一部分變量/列等等這些可以稱之為子集的數據集，而拆分原始數據的過程也同時是生成子集的過程。 那麼 如何選擇符合條件的觀測值？如何一鍵拆分數據為多個子集？JMP中又有哪些簡便快捷的隨機抽樣方法？今天就帶大家一起學習資料清理的一個重要部分。   在 JMP 中生成子集   圖1 生成子集的主要操作頁面 那麼具體該如何拆分呢？ 這個對話框裡的每個選項都有何意義？ 又該如何利用好這些選項呢？我們先從最簡單的說起。   01如果只需要一部分變量（列）   比如在下圖的數據集裡，只需要Y和年齡兩個變量（當然實際情況不會是這樣，一般情況下，除非變量特別多，都不需要單獨把一些變量拎出來），你只需...

  JMP_Taiwan

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• 使用JMP快速生成統計報表 - Tabulate的基本應用

  使用 JMP 快速處理資料、進行統計運算，並生成交叉分析圖表，讓統計結果更淺顯易懂。

  JMP_Taiwan

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• 一個神奇的JMP功能表，實現資料的所有組間比較

  組間比較，是統計分析中比較基礎的內容，簡單來說就是對兩組或多組之間的指標進行比較，這個指標可以是連續變數，也可以是分類變數。凡是進行統計分析，幾乎都離不開組間比較。如隨機對照試驗中，主要目的就是比較兩組的療效有無差異；多因素分析中，組間比較通常也做為基線結果需要展示給大家。 今天就要來介紹 JMP 有一個神奇的功能表，幾乎可以實現所有的組間比較，這個功能表就是 --以 X 擬合Y。   什麼是以x擬合y？ 簡單來說就是，把組別因素看作 x，把要分析的變數作為因變數 y。根據 x 和 y 的變數類型，JMP 軟體會自動判斷合適的方法。 為什麼這樣功能會如此神奇？本文就從幾個方面分別說明： 常見組間比較方法的選擇；從宏觀上把常見組間比較方法串起來；通過一個案例介紹如何用 JMP 的一個功能表就實現所有的組間比較。 至於具體的組間比較方法，我們會在後面的系列文章中陸續介紹。   如何選擇組間比較...

  JMP_Taiwan

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• 在JMP中進行常態檢定與變異數同質性檢定

  在上一篇文章《一個神奇的 JMP 功能表，實現資料的所有組間比較》，我們介紹了組間比較常用的方法以及 JMP 操作的基本特色，本篇文章開始，我們將分別對幾種常見的組間比較方法及其操作過程一一介紹。今天的文章將從連續變數的組間比較說起。       對於連續變數的組間比較，如果要選擇合理的分析方法，有幾個前提條件必須先考慮，即常態性和變異數同質性 (Homogeneity of variance)。   什麼是常態性和變異數同質性？ 一般常見的資料分佈形態，有常態分佈、泊松分佈、指數分佈等，常態檢定指的是判斷總體是否符合常態分佈的檢定。變異數同質性檢定，則是對各組樣本間的變異數是否相同進行的檢定。   在連續變數組間比較的實際應用中，很多人常犯的錯誤就是不考慮資料是否符合常態或是變異數，而是直接使用 t 檢定或變異數分析 (ANOVA) 對資料進行統計分析，而正確的分析流程是，在選擇方法前...

  JMP_Taiwan

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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• 一文學會3種常用的t檢定 - 獨立樣本t檢定、單樣本t檢定和配對t檢定

  在過去幾篇的文章中，我們已經介紹了組間比較的基本操作、常態檢定和變異數同質性檢定。今天這篇文章將介紹最常用的 t 檢定：獨立樣本 t 檢定、單樣本 t 檢定和配對樣本檢定，並舉例說明如何使用 JMP 完成分析。   常見的三種t檢定 t 檢定主要用於檢定某一樣本統計量是否與總體參數相等，在實際應用中，最常見的有三種場景：獨立樣本 t 檢定、配對樣本 t 檢定和單樣本 t 檢定。 獨立樣本 t 檢定：用於檢定兩組獨立樣本的平均值是否有統計差異單樣本 t 檢定：用於比較樣本資料與一個特定值之間是否有統計學差異配對 t 檢定：用於檢定配對樣本的平均值是否有統計學差異。   本文主要用到兩個資料，一個是軀體健康評分的資料 (圖1)，另一個是皮膚含水量的資料 (圖2)。   圖1 軀體健康評分資料   圖2 皮膚含水量數據   1. 獨立樣本t檢定 所謂獨立樣本，是指樣本所來源的總體之間是相互獨...

  JMP_Taiwan

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  Dec 19, 2023 11:50 AM

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