JMP 文档库

发现 JMP

若您不熟悉 JMP，则从该文档开始学习。

介绍 JMP 以及指导如何创建和分析数据。还可学习如何共享结果。

使用 JMP

了解 JMP 数据表以及如何执行基本操作。

涵盖了贯穿整个 JMP 的常规 JMP 概念和功能，包括导入数据、修改列属性、数据排序以及连接至 SAS。

基本分析

使用该文档执行基本分析。

介绍以下“分析”菜单平台：

• 分布

• 以 X 拟合 Y

• 制表

• 文本分析器

涵盖如何通过“分析”>“以 X 拟合 Y”执行二元分析、单因子方差分析和列联分析。还包括如何使用 Bootstrapping 来近似估计抽样分布以及如何使用“模拟”平台执行参数再抽样。

基本绘图

为您的数据找到最理想的图形展示方法。

介绍以下“图形”菜单平台：

• 图形生成器

• 三维散点图

• 等高线图

• 气泡图

• 平行图

• 方格图

• 散点图矩阵

• 三元图

• 矩形树图

• 图表

• 叠加图

手册还涵盖如何创建背景地图和定制地图。

刻画器指南

学习如何使用交互式刻画工具，它们可以让您查看任何响应曲面的横截面。

涵盖“图形”菜单中列出的所有刻画器。还包括了对噪声因子的分析以及使用随机输入运行模拟。

实验设计指南

学习如何设计实验和确定适当的样本大小。

涵盖“实验设计”菜单中的所有主题。

拟合线性模型

学习“拟合模型”平台及其许多特质。

介绍以下特质，它们都位于“分析”菜单“拟合模型”平台中：

• 标准最小二乘法

• 逐步

• 广义回归

• 混合模型

• 多元方差分析

• 对数线性方差

• 名义型 Logistic

• 有序型 Logistic

• 广义线性模型

预测和专业建模

学习其他建模技巧。

介绍以下“分析”>“预测建模”菜单平台：

• 神经

• 分割

• Bootstrap 森林法

• 提升树

• K 最近邻

• 朴素 Bayes

• 支持向量机

• 模型比较

• 模型筛选

• 生成验证列

• 公式存储库

介绍以下“分析”>“专业建模”菜单平台：

• 拟合曲线

• 非线性

• 函数数据分析器

• 高斯过程

• 时间序列

• 配对

介绍以下“分析”>“筛选”菜单平台：

• 建模工具

• 响应筛选

• 过程筛选

• 预测变量筛选

• 关联分析

• 过程历史分析器

多元方法

获悉同时分析多个变量的
技巧。

介绍以下“分析”>“多元方法”菜单平台：

• 多元

• 主成分

• 判别

• 偏最小二乘

• 多重对应分析

• 结构化方程模型

• 因子分析

• 多维尺度化

• 项目分析

介绍以下“分析”>“聚类”菜单平台：

• 层次聚类

• K 均值聚类

• 正态混合

• 潜在类分析

• 聚类变量

质量和过程方法

了解用于评估和改进过程
的工具。

介绍以下“分析”>“质量和过程”菜单平台：

• 控制图生成器和单个控制图

• 测量系统分析

• 变异性/计数量具图

• 过程能力

• 模型驱动的多元控制图

• 传统控制图

• Pareto 图

• 关系图

• 管理规格限

• OC 曲线

可靠性和生存方法

学习评估和改进产品或系统的可靠性以及分析人或产品的生存数据。

介绍以下“分析”>“可靠性和生存”菜单平台：

• 寿命分布

• 以 X 拟合寿命

• 累积损坏

• 复发分析

• 退化

• 破坏性退化

• 可靠性预测

• 可靠性增长

• 可靠性框图

• 可修复系统模拟

• 生存

• 拟合参数生存

• 拟合比例风险

消费者研究

学习研究消费者偏好的方法以及如何通过获得的洞察力创造更好的产品和服务。

介绍以下“分析”>“消费者研究”菜单平台：

• 分类

• 选择

• MaxDiff

• 提升

• 多重因子分析

Scripting Guide

学习如何使用功能强大的 JMP 脚本语言 (JSL)。

涵盖多方面主题，例如编写和调试脚本、操作数据表、构造显示框以及创建 JMP 应用程序。

JSL Syntax Reference

获悉许多 JSL 函数及其变元和发送至对象和显示框的消息。

包括 JSL 命令的语法、示例和注释。