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「JMP 19」業務で役立つ新機能 ~分析・グラフ編(日本語)~

Published on ‎10-16-2025 11:01 PM by Staff | Updated on ‎10-20-2025 01:26 AM

2025年9月にリリースされた最新バージョン「JMP 19」、「JMP Pro 19」の新機能を紹介します。

本ページでは、その中から分析、グラフに関する機能を、項目ごとに紹介します

 

目次

1. データフィルタ:多重応答値でのフィルタリングなど

2. グラフビルダー:複数のY軸表示、矢印チャートなど

3. 一変量の分布:許容区間の分布指定

4. 二変量の関係:Games-Howell検定、比の比較検定

5. モデルのあてはめ

6. プロファイル

7. 工程のスクリーニング(環境モニタリング)

8. 管理図とトリアージ

9. 実験計画法

10. 標本サイズエクスプローラ

11 . ベイズ最適化(JMP Pro)

12. 因果推論(JMP Pro)

13. 一般化線形混合モデル(GLMM)、線形混合モデル(LMM) (JMP Pro)

14. 関数データエクスプローラ(JMP pro)

 

※注意:本動画は、JMP 19.0.1 で作成しております。今後のバージョンアップによって、操作方法等が変更される可能性があります。

 

1. データフィルタ:多重応答値でのフィルタリングなど(5分44秒)

  • 多重応答の値によるフィルタリング
  • 複数の条件選択

 

2. グラフビルダー:複数のY軸表示、矢印チャートなど(15分22秒)

  • 複数のY軸表示:異なる軸のスケールを同時に表示
  • 矢印チャート:折れ線に「矢印」接続オプション
  • 点をずらすオプションの拡張:方向(正、負、中央)、種類(六角形グリッド、ビーズウォーム)の追加
  • 平滑線(P-Spline)の制約条件を指定
  • 二項信頼区間の表示:応答変数が2水準のとき、割合の推定値と信頼区間を表示

 

3. 一変量の分布:許容区間の分布指定(2分57秒)

  • 許容区間において、正規分布以外にも、対数正規、ガンマ、指数などの分布の指定が可能に

 

4. 二変量の関係:Games-Howell検定、比の比較検定(6分27秒)

  • Games-Howell検定
  • Fieller法による比の比較

 

5. モデルのあてはめ(7分34秒)

  • Bスプラインモデルのあてはめ
  • 共分散分析における傾きの比較

 

6. プロファイル(11分1秒)

  • 最適化設定パネル:応答や因子、最適化の設定が容易に
  • シミュレーション実験の拡張:シミュレーションによる不適合率を最小にする因子設定を探索
  • 等高線グリッドによる等高線の塗りつぶし、データ点の表示

 

7. 工程のスクリーニング(環境モニタリング)(7分36秒)

  • 管理図の種類として、度数、非負値連続、割合が扱えるようになる
  • JMP Live, インタラクティブHTMLによるインタラクティブな工程管理

 

8. 管理図とトリアージ(9分44秒)

  • JMP Liveに管理図のレポートをアップすることにより、警告に対するトリアージを実施できる

 

9. 実験計画法(5分41秒)

  • 決定的スクリーニング計画(DSD)で追加の実験回数、中心点の設定
  • 実験計画エクスプローラでDSDやNOAなどの計画の比較をサポート
  • カスタム計画の「推定効率」でVIFを表示

 

10. 標本サイズエクスプローラ(4分30秒)

  • 許容区間(パラメトリック、ノンパラメトリック)の標本サイズ
  • 一回抜取検査計画の標本サイズ
  • 相関二標本平均の標本サイズ
  • .JMPDOE 形式でのレポート保存

 

以下は、JMP Pro 19の新機能

11. ベイズ最適化(8分8秒)

  • 効率的な最適化:既存データをもとにモデルを作成し次のサンプル点の決定
  • 各応答のガウス過程モデルをあてはめ、既存実験データから出発できる
    モデル更新を繰り返して最適条件を探索
  • 適応的な実験計画により、時間とリソースの削減が期待できる

 

12. 因果推論(7分52秒)

  • 観測データを用いて、潜在アウトカムや平均処置効果(ATE)を推定
  • [モデルのあてはめ]で、手法を「因果処置効果」に指定
  • 推定手法として、IPWR(逆確率重みづけ)、REGADJ(回帰調整)、AIPW(二重ロバスト)の3種類を提供
  • 前提を確認するための可視化、レポートに説明や解釈を表示
  • 傾向スコアマッチングの手法をサポート

 

13. 一般化線形混合モデル(GLMM)、線形混合モデル(LMM)(3分34秒)

  • 一般化線形混合モデル(GLMM)における順序ロジスティック
  • サンドイッチ分散

 

14. 関数データエクスプローラ(3分6秒)

  • ベースライン補正(SNIP法、ARWLS法)
  • パラメトリックなピークモデル(Gauss法、Lorentz法)



Start:
Wed, Oct 8, 2025 07:00 PM EDT
End:
Wed, Oct 8, 2025 08:00 PM EDT
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