誤差バー付きの棒グラフ
JMPスクリーンショットギャラリー
JMP製品にはさまざまな統計手法やグラフィックの機能が搭載されています。その中から一部をスクリーンショットでご紹介します。
※ JMP Graph Builder for iPad は、JMP 15までの機能です。
JMP -- 対話的なグラフビルダーで誤差バー付きのさまざまな棒グラフを作成可能
JMP -- グラフビルダーで箱ひげ図と他の種類のグラフも表示可能
箱ひげ図
JMP -- バブルプロットで時系列変化を視覚化
バブルプロット
JMP -- 一変量の分布プラットフォームで工程能力分析を実施
工程能力分析
JMP -- 二変量の関係で2つの変数に対してカイ2乗検定を実施
カイ2乗検定
JMP -- 統計の概念を学習・講義する際に役立つ、対話的なラーニングモジュールを提供(英語表示のみ)。
この画面は、それらのラーニングモジュールのうちの1つ。
信頼区間のラーニングモジュール
JMP -- 二変量の関係を用いた分割表とモザイク図
分割表(クロス表)
JMP -- 管理図プラットフォームを使用した計量値及び計数値に対する様々な管理図の作成や工程能力分析の実施
管理図と工程能力
データに素早くアクセスできるカスタムメニューや、カスタムアプリケーションの作成
アドインの作成とメニューのカスタマイズ(アドインビルダー)
アプリケーションビルダーによる、カスタムJMPアプリケーションの作成
カスタムアプリケーション(アプリケーションビルダー)
一変量の分布プラットフォームで要約統計量をカスタマイズし、必要な統計量を表示
要約統計量のカスタマイズ
パーティションプラットフォームにより、分類木や回帰木を対話的に作成
データマイニング -- 分類木(パーティション)
ニューラルプラットフォームを使用したニューラルネットワークの構築
データマイニング -- ニューラルネットワーク
実験計画のメニューでは、完全実施要因、スクリーニング、応答曲面、分割実験、カスタム計画を含むさまざまな実験計画を提供
実験計画(DOE)
工業分野の実験を分析し、モデルのあてはめプラットフォームで交互作用や最適値を確認する
実験計画(DOE) -- 応答曲面
スクリーニングプラットフォームで、2水準のスクリーニング実験を分析する
実験計画(DOE) -- スクリーニング分析
さまざまな分布に対して、確率や分位点の計算や表示を行う。対話的な学習ツールとして利用可能(英語表示のみ)。
分布や確率の計算
表の作成プラットフォームを利用して、対話的にデータを要約可能
ドラッグ&ドロップで操作できるピボットテーブル
全てのグラフとデータテーブルがリンクされている
動的にリンクされているグラフとデータ
Excel読み込みウィザードを使用すれば、数ステップでExcelのワークブックからJMPで分析できる表を作成可能
Excel読み込みウィザード
主成分分析、または最尤法と多数の回転方法を用いて因子分析を実行する
因子分析
非線形回帰プラットフォームでは、あらかじめ計算式を指定したり開始値を指定することなく曲線をあてはめることが可能。
生物学的検定や薬物動態学のモデルを含む豊富なライブラリから、モデルを1つ選択すると、データのあてはめが自動的に行われる。
曲線のあてはめ(非線形回帰プラットフォーム)
信頼性/生存時間分析の寿命の一変量プラットフォームを使用し、さまざまな分布のあてはめや比較が可能
分布のあてはめ
モデルのあてはめや他のプラットフォームから、SASプログラムを生成
SASプログラムの生成
多変量プラットフォームから、階層型クラスター分析やK-Meansクラスター分析を利用可能
階層型クラスター分析
一変量の分布プラットフォームを利用した対話的なヒストグラムの作成と、カスタマイズ可能な要約統計量の表示
ヒストグラムと要約統計量
JMPのExcelアドインを使用して、ExcelのスプレッドシートからJMPのデータテーブルを作成
ExcelデータをJMPへインポート
MATLABへデータを送信してコードを実行し、その後JMPへデータを戻して視覚化や分析を行う。
このインターフェイスにより、JMPをシームレスにMATLABと統合することが可能。
MATLABへのインターフェイス
Excelプロファイルを使用して、Excelのモデル(計算式)を動的に探索、視覚化が可能
JMPアドインによるExcelプロファイル
二変量の関係プラットフォームで、名義ロジスティック回帰や順序ロジスティック回帰が可能
ロジスティック回帰
グラフビルダーで、地理的なデータのプロットが可能
グラフビルダーでの地図表示
測定システム分析(MSA)プラットフォームで、測定システムや測定機器のばらつきを評価するオールインワンの手法を提供
測定システム分析(MSA)
モデルのあてはめプラットフォームによる共分散分析
連続変数と質的変数の説明変数を用いたモデル化(ANCOVA:共分散分析)
モデルのあてはめプラットフォームによる重回帰分析
重回帰分析
モデルのあてはめプラットフォームによる多変量分散分析
多変量分散分析(MANOVA)
一変量の分布プラットフォームによる、仮説検定の実施と信頼区間の算出
1標本のt検定と信頼区間
二変量の関係プラットフォームでの、一元配置分散分析とTukeyのHSD等の多重比較
一元配置分散分析とTukeyのHSD検定
モデルの探索、最適化、モンテカルロシミュレーションに最適な予測プロファイル
最適化とモンテカルロシミュレーション
対応のあるペアプラットフォームを利用した、対応のある応答の平均の比較
対応のあるt検定
パレート図や他の品質管理のツールは、「品質と工程」メニューから利用可能
パレート図
PLS回帰プラットフォームは、豊富なグラフィックや詳細なレポートを提供
PLS回帰
二変量の関係プラットフォームによる、多項式モデルのあてはめと探索
多項式の回帰
主成分分析プラットフォームで、各主成分により説明される変動を探索可能
主成分分析
グラフビルダーを用いて、変数間の関連性の探索が可能
グループ変数を用いた回帰分析
二変量の関係およびモデルのあてはめプラットフォームで、さまざまな残差プロットが利用可能
残差分析
JMPから、Rコードの実行が可能
JMPからRコードを実行
多変量プラットフォームを用いた、変数間の相関の探索
散布図行列と相関
JMPスクリプト言語(JSL)を用いた、作業結果の保存やカスタムアプリケーションの作成
JMPでのスクリプト作成
二変量の関係プラットフォームにおいて、連続量をプロットし、直線のあてはめなどの回帰モデルを実行可能
単回帰分析
二変量の関係プラットフォームで、平滑化スプライン曲線を用いて動的に潜在するモデルを探索可能
平滑化スプライン曲線
ステップワイズ回帰、すべてのモデル、およびモデルの平均化を行うために、モデルのあてはめプラットフォームでステップワイズ法を選択可能
ステップワイズ回帰
ストリートレベルの背景地図上に、位置に基づくデータをプロット可能
ストリートレベルの地図
JMP Proには先進的なニューラルネットワークモデルの機能があり、勾配ブースティングに加え、3種類の活性化関数の選択、2層の中間層、検証法の選択が可能。
先進的なニューラルネットワークによるモデリング
モデルのあてはめプラットフォームで、先進的なPLS回帰を実行可能。モデル効果は交互作用、多項式項に加え、カテゴリカルな要因を指定できる。
先進的なPLS回帰
多数のシンプルなツリーを作成して1つのツリーの残差に次のツリーのあてはめを繰り返していく、交差検証を使用したブースティングツリーモデルの構築
ブースティングツリー
ブートストラップ森は、利用可能なデータから無作為抽出したサブセットを用いて多数のデシジョンツリーを作成し、これらのツリーで各要因の影響度を計算し平均する
ブートストラップ森
交差検証に基づく停止ルールを選択可能なステップワイズ回帰
交差検証を使用したステップワイズ回帰
JMP Proには、関連性の正確な計算や一元配置ノンパラメトリック正確検定の先進的な計算手法が含まれる
正確検定
JMP Proでは、データのもつ課題にかかわらず、よりよいモデルを構築するための一般化回帰を実行可能
一般化回帰
ブースティングを使用した場合(左図)と使用しない場合(右図)のニューラルのあてはめで、異なるアーキテクチャーの効果を比較
勾配ブースティングを利用したニューラルネットワークモデル
PLS回帰では、あてはめを行なう前に欠測値の補完が可能
PLS回帰での欠測値の補完
時間や空間を含むデータを分析する際に、混合モデルの構築およびあてはめを実行
混合モデル
複数の予測モデル間で適合度を比較するための、モデルの比較機能を提供
モデルの比較
多数のアーキテクチャーを持ち、多層で交差検証を実施したニューラルネットワークモデルを構築
多層ニューラルネットワークモデル
JMPのレポート上で、統計量のブートストラップを1クリックで実行。この例では、10%点に対するブートストラップ信頼限界を表示。
1クリックでのブートストラップ
複雑なシステムの設計や、システム上の弱点を見つけて対処する場合に、信頼性ブロック図を使用可能
信頼性ブロック図
アップリフトモデルを使用して、提案や治療に好意的な反応を示しそうな消費者グループを特定
アップリフトモデル
モデルの予測能力を正確に評価するため、データを学習用/検証用/テスト用に容易に分割可能
交差検証用の検証列
予測における問題をより簡単に解決するため、次元を容易に削減できる変数のクラスタリングを使用
変数のクラスタリング
Severity analysis of adverse events shows differences across treatment groups via dynamically linked graphs.
Adverse Events Analysis
Tree maps like this one can show whether drug-event pairs meet signal criteria.
Adverse Events Tree Map
A simplified Starter menu helps users easily choose specific reports and analyses for dynamic visual exploration.
Clinical Starter
From one-way plots, select subjects of interest and drill down again to patient profiles.
Drill down to patient profiles
This distribution shows duration of exposure for all subjects in the trial.
Exposure Distribution
A Hierarchical Cluster report with two-way clustering identifies relationships between individual subjects and the events, findings and interventions included in the safety analyses for the study.
Hierarchical Clustering
A two-dimensional hierarchical cluster shows relationships between selected events, findings or observations.
Hierarchical Clustering
Zoom in to select subjects in the Hy’s Law region. Drill down on selected subjects to see patient profiles or subject clusters.
HY's Law Region
The default view for the JMP Clinical bubble plot is a representation of Hy’s Law analysis, showing changes across treatment groups over time for any lab.
Hy's Law analysis using Bubble Plot
The industry-standard Hy’s Law display in JMP Clinical is interactive for selection of subjects. A dashboard containing a scatterplot matrix of transaminases and bilirubin; mosaic plot of days until bilirubin elevation and missing lab tests report tab.
Hy's Law Dashboard
The mapping feature in Graph Builder lets you choose any variable for geographic display.
Mapping with Graph Builder
A new medical monitors dashboard in JMP Clinical 4 displays frequency and count information for adverse events.
Medical monitors dashboard
Use Graph Builder’s Mosaic Plot to compare adverse events, here from the vascular body system, by sex across treatment groups.
Mosaic Plot
Use the zoom tool in JMP Clinical to magnify clusters of interest, and then run a partial correlation analysis on any items in the cluster.
Partial correlation cluster analysis
A patient profile dashboard allowing configuration of clinical information, notes for reviewers and printing to PDF documents.
Patient Profile
Easily display the relative risk of significant adverse events.
Risk analysis of adverse events
In this bubble plot, time windows show the change in significance and relative risk for all adverse events and concomitant medications for each day of the trial.
Risk Bubble Plot
From the volcano plot, drill down to a relative risk plot to sort easily by count, relative risk, significance or dictionary-derived terms.
Risk Plot
From the severity analysis, select significant adverse events and drill down to the subject level with one-way plots.
Severity analysis
A trellis plot graphs trends for selected subjects of interest.
Trellis plot
From the volcano plot, a Venn diagram helps identify co-occurring adverse events for subjects in the study. Then select subjects for clustering or profiling.
Venn Diagram
Use paired RNA expression and DNA hybridization data to screen for indications of allele-specific expression with the new Allele Specific Expression Filter process. Examine a summary volcano plot, then drill down to display detailed information for specific SNPs.
Allele Specific Expression Filter process
Overlay continuous variables such as p-values, intensities, counts or fold changes on simple and complex genomes to identify interesting regions, then drill down to view detailed statistical results and tracks.
Chromosome plot
JMP Genomics 5 offers enhanced flexibility for movement of dendrograms and labels in cluster heat plots.
Cluster heat plots
Significant enhancements to copy number partitioning let users display segment means, shade segments relative to a referencevalue, and filter results to display segmentsthat meet a pre-specified cutoff.
Copy number partitioning
New segmentation summary plots can be filtered interactively to identify shared regions of copy number loss or gain.
Copy number segmentation
Overlay continuous variables such as p-values, intensities, counts or fold changes on simple and complex genomes, with the option to display single chromosomes as circular. Identify interesting regions, then drill down to view detailed results and tracks.
Display singular chromosomes as singular
Examine individual variations in copy number (left and upper right) or guide your search for shared regions with summary plots (lower right).
Examine copy number variations
Create, compress, and incorporate genetic distance matrices into association tests that simultaneously correct for relatedness and population structure. Distance matrices may also be created to display relationships between continuous measures, or custom distance matrices clustered and visualized.
Genetic distance matrices
Analyze mRNA-seq data to find interesting patterns of differential expression with interactive volcano plot.
Interactive volcano plot
The customizable JMP Genomics Starter window, new in version 5, makes it easy for new and existing users to access tools appropriate to their analysis areas.
JMP Genomics Starter window
Scale count data across samples using TMM normalization, compare TMM factors between samples, and view kernel density plots of normalized data.
Kernel Density MA Plot by Sample after TMM Normalization
Visualize linkage maps created in JMP Genomics or imported from other software.
Linkage Maps
View p-values from statistical tests individually by chromosome, or create custom, multichromosome views.
Manhattan plot
Identify genomic regions that contain marker genotypes shared identical by state between related or unrelated individuals.
Overlay Plot
View ROC curves and assess your predictive models using a variety of ROC statistics.
ROC Curves
Screen for SNP pair interactions using flexible filters, and drill down to view plots that display the details of trait values and SNP genotypes.
Screen for SNP pair interactions
Display summaries of your statistical analyses in genome context to identify interesting regions with pre-built settings for commonly used genomes, or by creating custom genome views. Then drill down to overlay gene, histogram, SNP and heat plot tracks on statistical results. Here, p-values across a genomic region are overlaid with co-localized genes and a histogram track that summarizes raw exon-level data for two samples of particular interest.
Summarize statistical analyses in genome context
Interactive triangular plots let you calculate and visualize linkage disequilibrium measures, identify LD blocks and zoom into interesting regions.
Triangular plots
See batch effects in your data and remove them prior to statistical analysis.
Visualize batch effects
Visualize shared patterns with multiway Venn diagrams. Overlay statistical findingsand annotation categories to drill down on the most important gene sets.
Visualize shared patterns with multiway Venn diagrams
Examine a summary volcano plot to identify pathways that are over- or under-represented in your significant gene list, using a variety of enrichment tests.
Volcano plot to visualize Analysis of Variance
Create bar charts and other graphs for multiple X or Y variables.
Bar charts for two variables
A box plot and bar chart shown in edit mode. Multiple graphs can be displayed at the same time.
Box plots and side-by-side bar charts
High-quality map regions are built into the app for visualizing geographic data.
Built in maps
Create outlier box plots, or select another box plot style.
Comparative box plots
Display contour plots and violin plots using the contour icon.
Contour plots (violin plot)
Customize the look and feel of your graphs. Change graph properties, colors, line widths, marker sizes and more.Display contour plots and violin plots using the contour icon.
Customize graphs
Focus on specific parts of the data in your graph using a data filter.
Data filter
Variables can be dragged and dropped to any of the drop zones to change parameters of the graph.
Drag and drop variables
Fit a regression line, and add confidence intervals and prediction intervals.
Fitted line with confidence and prediction intervals
Explore regression lines for categories of a grouping variable.
Fitted line with grouping variable
Drag one variable to the X or Y zone and use the histogram icon to create a histogram.
Histogram with one variable
Add a Group X or Group Y variable to create separate graphs. Add a variety of available summary statistics.
Histograms with summary statistics
Import JMP data tables from iTunes or Dropbox, or any website, or open JMP data from an e-mail attachment.
Import JMP data
View the JMP data table.
JMP data table
Create line graphs (run charts) for multiple overlaid variables.
Line graph (run chart)
Fit a number of functions to data including linear, quadratic and cubic fits.
Linear, quadratic, and cubic fits
Graph builder includes online samples and resources to help you get started quickly.
Online samples and help screen
Add summary statistics to your graphs.
Outlier box plot and summary statistics
Build multivariate scatterplots to visualize correlations between variables.
Scatterplots and contours
Share your results with others.
Share results
Fit a smoothing spline to data to explore the relationship between two variables.
Smoothing splines
Build stacked bar charts, or a variety of other bar chart styles, with or without summary statistics.
Stacked bar chart
Zoom into the values of individual points using the magnifier by tapping and holding the screen.
Tap and hold to zoom
Use the Wrap zone to display graphs when there are several categories of a grouping variable.
Trellis plots