本ページでは、2024年4月にリリースした最新バージョン「JMP 18」の新機能を動画にて紹介します。
分析、グラフ、実験計画法に対する新機能、Pythonインテグレーション、ヘルプメニューの改良について、項目ごとにショート動画としてまとめています。目次から興味がある項目を選択して動画をご覧ください。
目次
※本動画は、動画作成時の最新バージョン「JMP 18.0.1」、「JMP Pro 18.0.1」で作成してます。
※動画は、右下のアイコンをクリックすることにより、フルスクリーンでご覧いただけます。
JMP 18のデータテーブル、レポーティング、データインポートに関する新機能は、以下のページをご覧ください。
「JMP 18」 業務で役立つ新機能 ~データテーブル、レポーティング編(日本語)~ - JMP User Community
分析、グラフ
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1. 「グラフビルダー」のアップデート (7分5秒)
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1. [ページ]で表示した複数のグラフをグリッドとして表示
2. プロット点に「値ラベル」を表示
3. 「重ね合わせ」の表現方法の変更
![Masukawa_Nao_3-1717129145265.png Masukawa_Nao_3-1717129145265.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/64651i623DC9883F48BCE4/image-dimensions/236x162?v=v2) |
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2. 「モデルのあてはめ」のアップデート (4分27秒)
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1.「効果の要約」で"除外する" による除外
効果のリストには表示されるが、モデルから削除されている
2.「混合モデルのあてはめ」:固定効果のVIFの出力が可能に(JMP, JMP Pro)
![Masukawa_Nao_5-1717129543148.png Masukawa_Nao_5-1717129543148.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/64653i46EAFFBFC2B7D27E/image-size/medium?v=v2&px=400) |
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3. 「曲線のあてはめ」のアップデート (6分1秒)
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1.ピークモデルの追加
ピークモデルにて、赤枠のあてはめ方法を追加
2.T2EQ 溶出の同等性
溶出曲線の同等性を調べるオプション
![Masukawa_Nao_1-1717129858884.png Masukawa_Nao_1-1717129858884.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/64655iFC36CE7B26BF8665/image-size/medium?v=v2&px=400) |
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- 分類モデル(Y:カテゴリカル)の性能を評価する曲線
- ロジスティック回帰、判別分析、サポートベクトルマシン(JMP Pro)などでオプション[PR曲線]を指定
- 縦軸に適合率、横軸に再現率をプロットした曲線
- 陽性カテゴリのデータ数が少ないときに有用
![Masukawa_Nao_2-1717130012613.png Masukawa_Nao_2-1717130012613.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/64656i335336E4F98ADDC7/image-size/medium?v=v2&px=400)
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[二変量の関係]の「一元配置分析」の[プーリングしたt検定]のレポートにて、Cohenのd統計量を出力
![Masukawa_Nao_3-1717130165937.png Masukawa_Nao_3-1717130165937.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/64657iF85BCC5CE21990F1/image-size/medium?v=v2&px=400)
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1. 対応のあるt検定、Wilcoxon符号付き順位和検定における同等性検定
2. 一元配置の同等性の検定において、検定の種類としてWilcoxon検定が追加
![Masukawa_Nao_6-1717130944495.png Masukawa_Nao_6-1717130944495.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/64660i1B60EE801F1CA903/image-dimensions/276x345?v=v2) |
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7. Jonckheere-Tepstra検定(3分6秒)
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[二変量の関係]の [一元配置分析]、[分割表分析]にて、[Jonckheere-Tepstra検定](ヨンキーの検定)のオプションが追加
![Masukawa_Nao_7-1717131129212.png Masukawa_Nao_7-1717131129212.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/64661i0E0E9D5FC89B9C99/image-dimensions/350x302?v=v2)
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Dunnett検定のオプションとして片側検定(下片側、上片側)を追加
![Masukawa_Nao_11-1717131503331.png Masukawa_Nao_11-1717131503331.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/64665i822139B0CC58D672/image-dimensions/315x260?v=v2) |
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9. Friedman順位検定の多重比較(2分3秒)
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フリードマン検定でポストホック検定(Nemenyi検定)をサポート
![Masukawa_Nao_0-1717131697117.png Masukawa_Nao_0-1717131697117.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/64666iCECD47776A03AEFF/image-size/medium?v=v2&px=400)
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- 同じ装置で複数の製品を作るときのプロセス管理に有効な管理図
- 製品ごとに目標値が異なるとき、データを中心化し、1つの管理図で複数の製品のプロセスを管理できる
![Masukawa_Nao_1-1717131942526.png Masukawa_Nao_1-1717131942526.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/64667iC2E91E955C505153/image-size/medium?v=v2&px=400)
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- 疲労試験データを分析する新しいプラットフォーム
- 繰り返し応力が発生する機械システムの信頼性を調べる(例:航空機、タービン)
- ストレスとサイクル数の関係を示すデータについて、S-N曲線(stress/strain, number of cylces)をあてはめる
- さまざまなS-N曲線をあてはめて、あてはめを比較できる
![Masukawa_Nao_2-1717132094444.png Masukawa_Nao_2-1717132094444.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/64668i85021D67DF1057EE/image-size/medium?v=v2&px=400)
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12. Pythonインテグレーション (5分28秒)
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- JMP 18をインストールすると、組み込まれたPyhton(3.11)がインストールされる
- Pyhtonスクリプトエディタを使って、直接Pythonコードを記述できる
![Masukawa_Nao_3-1717132385349.png Masukawa_Nao_3-1717132385349.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/64669i658C0D67613839A4/image-dimensions/302x277?v=v2) |
実験計画法
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13. 「ナビ付きDOE」のアップデート(4分4秒)
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「ナビ付きDOE」で、応答と因子を指定する際のインターフェイスのアップデート
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(古典的な)スクリーニング計画で、計画として、混合水準スクリーニング計画を指定できる
- 連続因子と2水準カテゴリカル因子を用いた計画
- 主効果のスクリーニングにおいて、2乗項の効果を識別したいときに有効
- 決定的スクリーニング計画(DSD)の代替方法として
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15. 低ストレス加速寿命試験計画 (9分38秒)
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ストレス変数を一定に維持して加速寿命試験を実施する計画を作成する新プラットフォーム
- [加速寿命試験計画] プラットフォームの改良版
- ユーザフレンドリーなインターフェイス
- 3つまでの加速因子を設定可能に
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JMP Pro
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16. 「関数データエクスプローラ」でのピーク検出 (3分57秒)
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- スペクトルデータのビーク検出機能
- 得られたピークのAUC、幅、高さ、半値幅などを算出
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17. 「一般化線形混合モデル(GLMM)」のアップデート (6分45秒)
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1. Yの分布として8つの分布が選択可能に
2. 反復測定における共分散構造の設定が可能に
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