Naohiro Masukawa

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• ドジャーズ大谷選手の打球速度と打球角度を視覚化したときに気づいたこと

  今年、大型契約でドジャーズに移籍した大谷選手ですが、打者として54本塁打、57盗塁という驚異的な成績を残しました。   今年もその豪快なパワーでホームランを量産しましたが、少し気になり、今年（2024年）と昨年（2023年）のレギュラーシーズンにおけるホームランの打球速度と角度を視覚化してみました。   下図の左側が今年の54本のホームラン、右側が昨年の44本のホームランに対する打球速度（Exit Velocity）と打球角度（Launch Angle）です。   ※データの引用：BaseBall Savantより大谷選手のホームランデータを抽出   この図には、分布を表現する密度（JMPで言うところの等高線）も加えていますが、今年と昨年で違いが見てとれます。特に今年の等高線を見ると、2つのグループに分かれていることがわかります。   次に、昨年と今年の打球速度と角度の分布を詳しく見てい...

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  Oct 6, 2024 11:45 PM

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• 製造業における「同等性検定」の活用：2グループの計量値の差に対する同等性

  先日、日本のお客様向けに「JMPを用いた統計的仮説検定入門」という題目でWebセミナーを実施しました。セミナーの特性上、医療や医薬関係に従事している方が多く参加すると思っていたのですが、実際は半導体、電気・電子部品、素材などを開発している製造業の方々も多く参加されました。   このセミナーでは、JMPの同等性検定について説明しました。セミナー後の参加者へのアンケートによると、同等性検定を利用するケースとして、工程変更前後の品質、新規導入した装置、組立工場が違う製品、原材料変更、製品ロット間での同等性を調べることが挙げられていました。
  
  同等性検定の結果を視覚的に表す「フォレストプロット」 また、アンケートでは業務で同等性を調べるケースが多いとのコメントや、業務で同等性検定を利用する用途があり、役に立ったというコメントも頂きました。   そこで本ブログでは、セミナー内容の復習およびフォローアッ...

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  Naohiro Masukawa |

  Sep 20, 2024 12:54 AM

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• 「三角図」を用いて配合実験の等高線をグラデーション表示する方法

  JMPでは、[グラフ] メニューに「三角図」というグラフを作成できるプラットフォームがあります。3つの成分をもつデータをグラフ化し、分布やばらつきを調べるのに有用なグラフではありますが、実験計画法における配合実験で用いると効果的なケースがあります。   「三角図」では、以下に示したようなグラフを描くことができます。グラフ上の色のグラデーションは、実験計画法で作成したモデルの予測値を等高線として示したものです。     このような図は、どのような手順で描くのでしょうか。配合実験の具体例を示しながら説明します。   配合実験とは 配合実験とは、配合物の成分（比率）を因子とする実験のことであり、各因子の取りうる値が0（0%）～1(100%)の範囲にあります。さらに、すべての因子の比率の合計は1(100%)という制約もあります。このため、実験空間は（因子数 - 1）次元の領域となります。   例...

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  Sep 8, 2024 11:18 PM

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• JMPでBland-Altman分析：測定方法の一致性を評価する手法

  Bland-Altman分析は、2つの測定方法の一致性を評価するための統計的手法であり、主に医療や製造の分野で広く用いられています。以下に示すのは、Bland-Altaman分析を行う際に使用される「Bland-Altmanプロット」というグラフです。このプロットでは、縦軸に2つの測定値の差を、横軸に2つの測定値の平均をプロットすることで、測定間のバイアス（偏り）や一致性を評価できます。   図：Bland-Altman プロット   JMPでは、バージョン17で「対応のあるペア」のオプションとしてBland-Altman分析が搭載され、最新のバージョン18では機能がさらに追加されています。   本ブログでは、Bland-Altman分析の概要とJMPを使った分析の手順、注意点について説明します。   使用するデータ JMPのサンプルデータ「Method Comparison.jmp」を...

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  Sep 1, 2024 7:43 PM

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• 「選択モデル」によるコンジョイント分析で、JMPのグラフ設定の好みを調査した結果は？

  どちらのグラフが好きですか？　JMPユーザに、以下のような2のグラフ（A,B）を提示し、好ましい方を選んでいただきます。その後、別のパターンのグラフを提示し、同様に好ましいグラフを選んでいただきます。   これは、複数の選択肢から最も好ましいものを選ぶ「選択実験」を行っている状況です。選択実験を通じて、どのスタイルのグラフが最も好ましいのかを調べることができます。   実は昨年、この選択実験を日本のお客様に実施し、その結果を分析するセミナーを開催しました。本ブログでは、その際に行った選択実験の内容と結果の概要をご紹介します。   JMPのグラフスタイルに関する調査 調査の目的は、JMPで出力されるグラフに関する以下の4つ（①～④）のスタイルについて、最も好ましい設定の組み合わせを見つけることです。     スタイル選択肢①グラフの境界線あり、なし②目盛りの位置外側、内側➂ウィンドウの背...

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  Aug 22, 2024 9:40 PM

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• オリンピックのメダル数はその国の豊かさで説明できるのか？　～メダル数を説明する回帰モデルの構築～

  熱戦が繰り広げられていたパリオリンピックが閉会しました。猛暑が続いたため、屋外には出ずに屋内でオリンピック観戦を楽しんでいた方も多かったことでしょう。   2週間程度のオリンピックでしたが、日本は合計45個のメダルを獲得し、海外大会のオリンピックでは最多の獲得数となりました。とはいっても、前回の東京オリンピックで日本が58個のメダルを獲得しています。   今回獲得したメダル数45個は妥当な数だったのでしょうか？　この点を経済面から考えてみます。     かなり前のことですが、「マンキュー 入門経済学」という名著を使って経済学を学んでいた際、この本の中に「オリンピックで勝つのは誰か」という題名のコラムがあり、非常に印象に残っています。   このコラムでは、ある国が獲得するオリンピックのメダル数はその国のGDP(国内総生産)や人口が説明要因となると述べています。経済的に豊かな国ほど多くの才能...

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  Naohiro Masukawa |

  Aug 12, 2024 11:59 PM

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• 「一変量の分布」で実施できる「工程能力分析」のレポートを徹底理解（計算式を示したスクリプト付き）

  JMPで工程能力分析をする際には、「工程のスクリーニング」や「工程能力」のプラットフォームがありますが、最もわかりやすいのは「一変量の分布」プラットフォームで [工程能力] のオプションを使用する方法でしょう。   JMPのサンプルデータ「Pickles.jmp」に対して、連続尺度の列「酸度」について「一変量の分布」で仕様限界（下側 = 8、上側 = 17）を設定し、工程能力分析を実行すると、次のレポートが表示されます。     レポートには、「ヒストグラム」、「工程の要約」、「群内シグマ 工程能力」、「全体シグマ 工程能力」、「不適合率」の項目があり、これらのグラフや統計量を理解しておくことは、工程能力分析を実施する上で重要です。   単にCpkやPpkといった工程能力指数を算出することが目的であり、レポートの該当の箇所を見れば良いという考えもあるかもしれませんが、これらの指標をどのよ...

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  Naohiro Masukawa |

  Aug 6, 2024 11:41 PM

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• 景気後退のシグナル点灯？？　JMPでシグナル「サームルール」を算出し視覚化する

  先週末、世界中がパリオリンピックの選手の活躍に注目していた中、アメリカでは7月の雇用統計が発表されました。今回の雇用統計では失業率が市場予想を上回り、景気後退のシグナルである「サームルール（Sahm Rule）」が点灯されたことが話題となりました。   サームルールとは、元FRBのクローディア・サーム氏が提唱した失業率より計算されます。具体的には、その値（パーセンテージ）が0.5を上回ると、景気後退に陥る可能性が高いとされています。   今回の雇用統計では、2024年7月の失業率が4.3%と発表され、サームルールによるパーセンテージが0.53となり、コロナ以降初めて0.5を上回りました。     サームルールによるパーセンテージは、月次の失業率より以下の定義で算出されます。   ①直近3か月の失業率の平均（3か月移動平均） ②過去12か月間の3か月移動平均の最小値   パーセンテージ （...

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  Naohiro Masukawa |

  Aug 5, 2024 2:39 AM

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• 次元削減の新技術 UMAP、t-SNE でデータパターンの視覚化を

  多変量データの関係性を調べる際、2次元や3次元程度に次元を削減してデータの関連性を調べる方法として主成分分析（PCA）がよく用いられます。   しかし近年、次元削減の方法としてUMAP、t-SNEという手法が脚光を浴びています。これらは非線形な次元削減手法であり、線形な次元削減方法である主成分分析ではうまくデータ構造を表現できないときでも有効であると言われています。   これらの手法も次元削減方法なので、多次元のデータを2次元や3次元に削減してデータのパターンを視覚的に調べられます。   機械学習の分野でも、UMAPやt-SNEは次元削減の目的で広く利用されています。例えば、画像認識、テキスト分類、遺伝子解析など、様々な用途で有効です。   ちょうどJMP Proには「多変量埋め込み」というプラットフォームがあり、UMAP、t-SNEの手法を搭載しています。   t-SNEを用いたサンプ...

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  Naohiro Masukawa |

  Jul 23, 2024 4:40 PM

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• JMPで効果的なプレゼンテーションを! 　～ジャーナルとレーザーポインタの利用～

  JMPで分析した結果を組織内でプレゼンテーションする際、JMPのジャーナル機能が役立ちます。   ジャーナルはJMPのファイル形式の一つであり、分析に使ったデータテーブル、レポート、スクリプト、WebのURL、テキストなどを含めることができます。   そのため、プレゼンテーションの内容を一つのジャーナルファイルとして保存しておくと、Power Pointなどを使わなくてもJMPだけで完結できます。インタラクティブなJMPな機能を効果的に使うためには、ジャーナルを使うのが最適です。   ジャーナルの例   本ブログでは、JMPでデータ分析結果のプレゼンテーションをされる方を想定し、ジャーナルの基本的な作成方法をご紹介します。併せて、実際にプレゼンテーションをする際に役立つ、JMPのレーザーポインタの機能も紹介します。   ※最後に、ジャーナルの作成方法について動画にしたものを用意しています...

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  Naohiro Masukawa |

  Jul 9, 2024 4:27 PM

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• 「JMP 18」でディスク容量を節約！文字列コンパクト化の実践

  近年、JMPユーザの中で、センサーから秒単位で取得されたデータ、多くのパラメータがある製造データ、ゲノムデータなど、いわゆるビッグデータを扱う方が増えています。   大きなデータの場合、その分ファイルサイズが大きくなるので、ディスクの容量が必要になります。   JMPではもともと、データテーブルを保存時にファイルを圧縮する機能がありますが、最新バージョンの「JMP 18」では、文字タイプの列をコンパクトにする機能が追加されました。この機能を使うと、ファイルサイズを小さくする、メモリを節約することが期待できます。   このブログでは、JMP 18で列をコンパクトにする操作方法を説明し、コンパクトにする内部的な仕組みや、いくつかのデータでコンパクトにしたときのファイルサイズの比較を行います。   文字タイプの列をコンパクトに この機能を述べる際に重要なこととして、コンパクトにできるのは文字タ...

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  Naohiro Masukawa |

  Jun 19, 2024 7:04 PM

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• JMP 18の新機能 Part 3：多くの方に好評な「プラットフォームのプリセット」機能

   

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  Naohiro Masukawa |

  May 20, 2024 5:05 PM

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• JMP 18の新機能 Part 2：データ探索に便利な機能と予測プロファイルのアップデート

  前回のブログ(Part 1)　では、JMP 18で強化された「Pyhtonインテグレーション」の機能を用いて、scikit-learnのサンプルデータ「カリフォルニアの住宅価格」をJMPのデータテーブルとして読み込む方法をご紹介しました。   今回のブログ（Part 2）では、読み込んだデータを用いて、住宅価格を築年数、部屋数、緯度、経度などから予測する回帰モデルを作成し、予測プロファイルを使ってモデルを視覚化します。その際、JMP 18ではプロファイルで予測区間を表示できるようになりましたので、この機能も活用してみます。     ただし、データを観察せずいきなりモデルを作成することは危険ですので、グラフ化や要約によってデータを探索してみます。JMP 18では、データを探索するのに便利な機能も追加されています。   ヘッダ統計量、列スイッチャーによるデータ探索 JMPでデータを探索する際...

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  Naohiro Masukawa |

  May 15, 2024 1:50 AM

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• 1回30分のオムニバスセミナー「JMP 情報局」で実施したことのまとめ（第5回～第8回実施分）

  JMPジャパン事業部では、今年3月から4月にかけて「JMP情報局」というセミナーを毎週火曜日、全8回で実施しました。このセミナーは、毎回30分という短時間でJMPの様々な情報をお伝えすることを目的としており、想定を上回る多くの方々にご参加いただきました。   エンディングで頂いた多くのリアクション   本ブログでは、4月に実施した第5回～第8回で実施した主要なトピックについてまとめています。   ※第1回から第4回の主な内容は、以下のブログをご参照ください。 1回30分のオムニバスセミナー「JMP 情報局」で実施したことのまとめ（第1回～第4回実施分） - JMP User Community。   目次 第5回（本放送4/2、再放送4/9 ）　改めて「一変量の分布」でできることを知る第6回（本放送4/9、再放送4/11 ）　「予測区間と許容区間について」第7回（本放送4/16、再放送4...

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  Naohiro Masukawa |

  Apr 24, 2024 11:08 PM

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• 「Excelプロファイル」でできることを、JMPのプロファイルだけで完結させる方法

  先日、JMPジャパン事業部では「JMP情報局」というセミナーの中で、「Excelプロファイル」に関する説明を行いました。これまであまり紹介してこなかった機能でしたが、多くの方にご参加頂き、いくつかの質問もいただきました。   Excelプロファイルは、Microsoft Excelで作成した数式をJMPの「プロファイル」を使って視覚化する機能です。JMPをインストールする際にExcelアドインを選択すると、このアドインがインストールされます。   JMPのドキュメンテーションには、Excelアドインを使用した例として、サンプルデータ（Demand.xlsx）を用いた総支出（Overall Cost）を在庫（Amount Stocked）や需要（Demand）から算出する数式をもとに、JMPのプロファイルを起動して数式を視覚化する例が示されています。   JMPヘルプの該当箇所（日本語） E...

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  Naohiro Masukawa |

  Mar 25, 2024 12:30 AM

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• 過去最低と言われている2023年の出生数ですが、ARIMAモデルでは想定以上に良い結果という結論に・・・　2024年の出生数予測も

  先日、2023年の日本国内の出生数（速報値）が758,631人となり、過去最少となったという報道がありました。2022年比で約5.1%も減少しており、少子化に待ったなしという状況ではあります。しかし、過去のデータを基にした予測と比較すると、この程度の減少で踏みとどまることができたと肯定的に見ることができます。   本ブログでは、昨年の同時期実施したにARIMAモデルによる2023年の出生数予測の答え合わせと、時系列モデルを用いた2024年の出生数予測について紹介します。   昨年同時期に予測したARIMAモデルによる2023年出生数は、どれぐらい当たっていたのか？   昨年（2023年）の同時期に、2022年までの出生数（月ごと）のデータでARIMAモデルをあてはめ、2023年の出生数を予測するというブログを書いています。丁度、厚生労働省から2023年の月別出生数が公開されたので、答え合わ...

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  Naohiro Masukawa |

  Feb 28, 2024 10:18 PM

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• 「データテーブルに表示できるヒストグラム」のさらなる活用（JMPのTips）

  JMPではデータテーブルの左上にあるヒストグラムのアイコンをクリックすると、その場で各列についてのヒストグラムを表示できるのが大きな特徴です。この機能は2つ前のバージョンである「JMP 15」で追加され、多くのお客様から支持を受けています。   下図は、JMPのサンプルデータ「Diabetes.jmp」に対してデータテーブルのヒストグラムを表示したものです。ここで列「Y 2値」のヒストグラムにある ”High”の棒をクリックすると、他の列の該当部分が強調表示され、対応するデータ行が選択されます。     この機能を使うだけでもある程度データを探索できてしまうのですが、今回はデータテーブルのヒストグラムを活用するうえで有用なTipsを3つ紹介します。   その1：「一変量の分布」を起動し、より詳細なグラフ/統計量を表示   データテーブルでヒストグラムを表示させた後、ヒストグラム以外の部...

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  Naohiro Masukawa |

  Dec 27, 2023 6:24 PM

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• 「指数化されたデータ」を用いて折れ線グラフを描く　～日本の果物消費に関する興味深い考察～

  皆様は毎日果物を食べていますか？　以前から果物離れが言われており、令和元年（2019年）の調査では1人1日あたりの果物摂取量は約100gであり、目標とされる200gの半分程度しかないようです。   では、果物別の消費量の推移を調べてみるとどうなるでしょうか。   下図は、2010年から2022年にかけて、りんご、みかん、梨など各果物の購入数量（1年に何g購入したか）折れ線グラフで表したものです。   ※果物の消費金額のデータもあるのですが、その年の物価に依存するため、購入数量を用いています。   データの出典：総務省統計局　家計調査   果物によって重さが異なりますので、このグラフだと果物間の比較が難しいです。重さが相対的に小さい果物（いちごやぶどうなど）はY軸の下部に表示され、購入数量が増加傾向なのか、減少傾向なのかがいまいち分からないですね。   指数化したデータを用いた折れ線グラフ...

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  Naohiro Masukawa |

  Dec 27, 2023 4:28 PM

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• 「PDF読み込みウィザード」は想像以上にデータ分析を楽にしてくれます

  PDFファイルからのデータ抽出 私は公開されているデータを分析することがありますが、ときどきPDFファイルにある表をデータテーブルにしたいことがあります。特に官公庁等で公開されているデータはExcelやcsv形式でなく、PDFファイルの中にテーブルとして埋め込まれていることが案外多いです。   そんなとき、4,5年前まではPDFファイル上で該当のテーブルを選択してコピーし、ExcelやJMPにペイストしていたのですが、きちんとデータとして認識しないことも多々あり、最悪の場合はあきらめて手入力でデータを作成することもありました。   そんなとき、JMP のバージョン15で追加された「PDF読み込みウィザード」は、私にとって福音でした。今まで時間がかかっていたPDFからのデータ作成を、本の数秒でできてしまうのです！！　そのため、データを深く分析することに余った時間を回すことができるのです。  ...

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  Naohiro Masukawa |

  Dec 21, 2023 11:01 AM

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• JMP 17対応「使い方のヒント」の一覧表（日本語）

  JMPを起動すると、下図にあるような「使い方のヒント」のウィンドウが表示されます。JMPを効果的に使うためのヒントやコツが集められているいわばTips集のようなもので、起動するたびに81個のヒントの中からランダムに一つのヒントが表示されます。   何気なくこのウィンドウを見ていると、"JMPでこんなこともできるんだ"と新たな発見があるかもしれません。   「使い方ヒント」をデータテーブルにまとめたアドイン 以前、あるお客様からこの「使い方ヒント」をExcelで表形式にまとめて学習しているとの話を聞きました。確かに、これらのヒント全体を一覧でみることで、役立ちそうなものをピックアップするアプローチも有効であると感じました。   そこで簡単なものではありますが、私の方でヒントをまとめたJMPデータテーブルを作成してみました。   このテーブルにはヒントのタイトル、関連するWebリンク、イメ...

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  Naohiro Masukawa |

  Dec 21, 2023 11:01 AM

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