JMP 9的新功能

本帖最后由 质量厨师 于 2010-12-20 18:48 编辑

JMP与Excel结合在一起
用Excel中的JMP按钮来启动JMP的预测刻画器，用来研究因变量如何受自变量的影响而变化
使用JMP的Excel插件，您不仅能够非常轻松地把数据从Excel导入到JMP中，还能够将JMP“剖析器”(刻画器) 强大的可视化能力植入Excel。在这种情况下，您可以用“剖析器”对模型进行动态的、可视化的考察：当您在JMP“剖析器”中拉动鼠标改变模型中的一个或几个自变量时，Excel将从JMP“剖析器”中获取您的输入，对模型进行实时、动态的计算，然后将计算结果反馈回JMP“剖析器”，这时，您就会看到那个(些)自变量的变化将如何影响每个因变量；更值得一提的是，您还可以借助JMP的“优化器”功能找到您棘手问题的最佳解决方案，并借助JMP“剖析器”内置的模拟器功能，对影响解决方案实施风险的关键因素进行深入考察。

让JMP成为您的分析中枢
JMP9将交互式图形和深入分析能力带给了R语言的用户，为他们提供强大的动态可视化分析能力和突出的分析灵活性，这将给他们带来全新的体验
JMP 9给R用户带来了高度互动的图形和更深入的统计分析能力。其动态交互分析手段大大改善了R用户的分析体验。

作为SAS家族的一员，JMP很久以来就无缝地继承了SAS平台上的分析方法和强大的运算能力。 而现在，你可以在JMP9上运行用开源统计编程语言R编制的分析包。 你可以以JMP高度动态和图形化的手段来展示这些R程序。R程序员现在可以在JMP9平台上编写他们的程序，使得他们的程序能够被广为传播和阅读，而不受R本身能力的限制。

获取强大的数据挖掘和建模工具
在JMP9中，已经被优化后的神经网络平台可以让您在对数据进行挖掘和建模时拥有更大的准确性和灵活性。JMP Pro中还增加了很多灵活的选项：您可以选择用哪些数据来进行交叉验证；您将获得更多的诊断信息，并能通过选择激活不同的功能以拟合单层和多层的网络；您还可以自动化地处理数据的缺失值*。

JMP Pro的“分割”平台新增的Bootstrap forests和boosted trees将帮助您避免得到过于乐观的预测或被使用的特定数据扭曲了的预测。这些都将意味着您的预测模型将更可能产生可靠的预测值，通常都能获得更高的分类准确率，这可以用常规相依性度量指标进行量化*。

*只有 JMP Pro 具备此功能.

用您的数据来画地图
用地图来发现和展示您的地理信息数据的分布模式
如果您的数据中包含地理数据，JMP9可以帮助您非常方便地进行可视化展现。您可以使用JMP内置的高清地图，也可以趁在空中飞行的罅隙利用您最喜欢的网络地图从英特网上定制一份。甚至，JMP9已经为您内置了很多地区轮廓的形状信息，您也可以自己添加这类信息(比方说一个制造厂或一个大学校园轮廓的形状信息等)。

灵活的布置JMP窗口
对于在Microsoft Windows操作系统上使用JMP9的用户而言，JMP9的操作界面和灵活性将带来一种轻松、愉快的全新体验。JMP的窗口不再是被限制在一个单独的主窗口中，而是可以根据用户的需要自由地浮动。由于每个JMP窗口都是相互独立的，您可以非常方便地在多个显示器上灵活地安排和操作它们，或者将他们按需要并排排列在同一个显示器上。当对数据有多个视图时，JMP的自动排列功能可以为您的分析和发现之旅带来极大的方便。JMP新的“主窗口”功能将为您所有打开的JMP窗口提供导航，并为您提供最近曾经打开过的文件清单，以此来帮助您更高效地开始您的工作。

制作、分享你的自定义插件
如果您是JMP9的用户，您将发现在组织中推广使用强大的分析方法已经变得空前的简单，您可以制作JMP插件——定制的分析程序并与其他JMP用户分享；您甚至可以定制您的JMP插件的菜单和工具栏的。在www.jmp.com/addins寻找可以扩展JMP功能的JMP插件。
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预测产品质量**
可用于重复测量分析的“老化”平台能够生成pseudo-failures，以便将来用“寿命分布”和“以X拟合寿命”平台进行进一步的分析 .

JMP for Reliability
JMP9中新增的“老化分析”平台可以帮助您分析产品随时间老化的数据，进而预测产品质量和保修风险。JMP9既能分析非破坏性测试的数据——重复测量和稳定性分析——也能分析破坏性测试的数据。

运用这些方法和工具，您可以在产品和零件失效或停止运转前对其表现进行完全的预测和评估。通过定义最佳的模型(线性或非线性)，生成假定的失效时间，然后用“寿命分布”或“用X拟合寿命”平台对可靠性进行预测和改善，进而降低成本，预防灾难性失效事件的发生。