Modellizzazione statistica avanzata
Tecniche avanzate che non richiedono un livello avanzato.
- Univariate, multivariate o multifattoriali: la diversificazione delle attività di modellazione non è più un problema.
- I dati raccolti tramite modalità moderne (testo, funzionali e simili) possono essere usati e trasformati per creare modelli più utili e ottenere approfondimenti migliori.
analisi multivariata
- Analisi delle componenti principali (PCA)
- Clusterizzazione
- Analisi delle correlazioni
- analisi fattoriale
- Scaling multidimensionale
- Modellazione di equazioni strutturali (SEM) PRO
- Analisi discriminante
- analisi delle corrispondenze multiple
- Analisi delle classi latenti
- Minimi quadrati parziali (PLS)
- t-SNE
Modellizzazione non lineare
- Dissoluzione
- regressione non lineare
- Modello di processo gaussiano PRO
- Adattamento spline
- Stima curva
Serie storica
- ARIMA
- Stagionalità
- Autocorrelazione
- Media mobile
- Autoregressivo (AR)
Regressione avanzata
- Regressione generalizzata PRO
- Modelli misti
- Modelli lineari generalizzati
- GLMM PRO
- Regressione penalizzata PRO
- effetti casuali
Selezione della variabile
- Screening dei predittori
- importanza della variabile
- Stepwise
- tutti i modelli possibili
- Contributi della colonna
Analisi funzionale dei dati
- Analisi spettrale PRO
- Analisi delle wavelet PRO
- Smoothing PRO
- Smoothing Savitzky-Golay PRO
- DOE funzionale PRO
- B-Spline PRO
- P-Spline PRO
- Base Fourier PRO
Ottimizzazione dei processi
- Profilazione
- Simulazione
- Analisi dello spazio di settore
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Kieran O'Mahony
Responsabile Data Science e Analytics, Dairygold
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