※本セミナーは、動画作成時点（2022年8月）の最新バージョンである「JMP 16.2」を用いています。
※Webセミナー実施時は、「関数データエクスプローラ」の機能を紹介しましたが、このオンデマンド動画には含めておりません。「関数データエクスプローラ」の機能については、別の機会に紹介する予定です。
Chapter 1: JMPによる日付・時間データの扱い方、効果的な可視化方法
JMPの日付・時間のデータ形式に関する基本事項を説明し、その事項を踏まえ、JMPを用いた日付・時間データの可視化例を説明します。可視化のグラフとしては、折れ線、平滑線、回帰直線、棒グラフ、ヒートマップ、バブルプロットを用います。
・Chapter1 Section1: JMPの日付・時間データに対する基本事項（10分20秒）
・Chapter1 Section2: 分析例その1 日次データ（13分09秒）
・Chapter1 Section3: 分析例その2 年次、月次データ（14分48秒）
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Chapter 2: JMPによる時系列予測 ～ARIMAモデル、状態空間平滑化モデル～
JMPを用いて時系列データにモデルをあてはめ、未来のふるまいを予測する方法を説明します。JMPでは、時系列の予測をするプラットフォームとして「時系列分析」、「時系列予測」の2つがありますが、それぞれのプラットフォームの特徴を説明し、実際に時系列データを用いて、時系列モデルをあてはめ、最適なモデルの選択、あてはめたモデルからの予測の方法をデモにて紹介します。
・Chapter2 Section1: イントロダクション（5分57秒）
・Chapter2 Section2: 「時系列分析」によるARIMAモデルのあてはめ（18分35秒）
・Chapter2 Section3: 「時系列予測」による状態空間平滑法モデルのあてはめ（18分03秒）
参考：状態空間平滑法の統計的詳細を示した資料
JMP 16 Updates in Time Series Platforms (英語)
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