JMP^® Pro

预测建模和交叉验证

JMP Pro提供一系列丰富的算法，让您能够更高效地构建和验证模型。

模型筛选和模型比较

构建多种模型，从中找出最适合您的问题解决方案。

模型库和模型代码评分

组织模型并以SAS、C、Python、JavaScript或SQL格式保存模型评分代码。

结构化方程建模(SEM)

使用此框架拟合各种模型，包括确认性因子分析、路径模型、测量值误差模型和潜在变量增长曲线模型。

新型建模

采用带惩罚方法的广义回归等全新建模方法，能够创建更为出色的模型，颇具挑战性的数据也能处理。

函数数据分析

使用函数数据分析器(FDE)构建由函数、信号或序列数据组成的模型。

可靠性框图

轻松弥补系统弱点，获得更详实的系统信息，从而避免系统在将来发生故障。

可修复系统模拟

模拟系统修复事件，了解停机以及可修复事件的次数和成本。

覆盖阵列

通过设计实验尽可能找出缺陷，最大限度降低成本并缩短时间。

词条选择和情感分析

利用您的非结构化数据识别与响应相关联的词条，并探索基本的情感分析。

混合模型

分析同时涉及时间和空间的数据，对多个对象进行测量，或将多组变量进行关联。

提升模型

预测最有可能对某项活动做出积极响应的消费者群体，从而制定有针对性的营销决策。

广义线性混合模型(GLMM)

对具有非高斯响应变量和随机设计效应的模型进行拟合。