jmp多元数据分析(多元数据分析软件)

jmp数据分析软件中控制图如何一级设定上下线

请教控制图上下控制界限的确定 —— 控制图上下控制界限通常设定在±3标准差的位置。图上有三条平行于横轴的直线：中心线、上控制线和下控制线，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。UCL、CL、LCL统称为控制线，通常控制界限设定在±3标准差的位置。

spc控制图上下限怎么弄出来 —— 清楚上下限的数据来源后，将下列数据做成表格对应起来：SUL规格上限、SLL规格下限、UCL管制上限、CL中心线、LCL管制下限。然后出图表 ，点构成线，你需要多要控制多少数据，就要输入多少个数据。如：上限52.93，要控制20组数据...

控制图的标准线怎么确定 —— 设定方式如下：1.打开电脑,打开minitab。2.导入待处理数据。3.选择“统计”-“控制图”-子组的变量控制图-Xbar(X)。4.截图,点击方框①,然后选择②数据;点击方框③,然后选择数据④。5.然后选择“确定”。6.即已生产上...

Cpk里X图里的上下限控制线怎么设置呢 —— 4、计算R图的UCL、LCL, CL=R的均值,R的UCL=R的均值*D4,R的LCL=R的均值*D35、如果R图判稳,则将R的总均值代入X图的公式;如果不判稳,去除异常点,重新从第2步开始。6、计算X图的UCL、LCL,CL=X的总均值,X的UCL=X总均值+...

各位大侠,我在2010版EXCEL中制作控制图,其上下限只有一个点,想问下怎 ... —— 误差线的方法就是你可以就这个点生成一个散点图，也就是只有一个点的散点图，给这个点添加误差线，删掉纵向的误差线，留横向的，就有一条直线了，设置好误差线的长短，使它成为一条横亘的线就是了。

minitab如何手动更改控制限 —— 以Xbar-R控制图为例 点击“统计——控制图——子组的变量控制图——Xbar-R”打开Xbar-R对话框后，点击Xbar-R选项 在新弹出的对话框上方，点击”S限制“，在这一菜单中，你可以手动设置上下限 ...

做SPC控制图的时候,究竟该用什么公式确定上下限? —— 第一种是移动极差方法，一种对于3sigma值的估算公式，用于样本量比较小的计算，A2为常数，与样本数量有关，通过查表得来。第二种理论上是基于已知所有样本的真实sigma的计算公式，用于样本量比较大的计算，3σ即所有样本的三...

excel插入图表中如何画零件的上下限直线 —— 1、在统计数据下面插入两行,分别输入上下限值(这两行中的每一行的数值为相同,即上限或下限数值,可复制,要求列数和上面的统计数一样多)2、再将这此些区域选中---插入图表 3、这样两条线就有了 ...

X-R图的上下限怎么设定 —— 通常有三种方法：一是公差带法，也叫上下线控制法：中值采取标称值或平均值，极差R对于有技术要求的就可以直接采用，也可以依据设备精度/顾客要求等内容进行规定，另外还可以利用制程能力分析的方法给予计算。二是上限控制法，...

控制图的控制上下限怎么计算的? —— 不同的管理图管理上下线不同 X-R管理图中x的 上限=总平均+A2*R平均 下限=总平均-A2*R平均 A2的值根据定数表查值。R管理图的 上限为D4*R平均 下线为D3*R平均 D3,D4根据定数表查值 ...

jmp是什么意思？

自1989年第一版JMP软件问世以来，JMP统计发现软件一直是各个行业和政府部门的科学家、工程师及其他数据探索人员的首选工具。??

JMP系列产品包括JMP，JMP Pro，JMP Clinical，JMP Genomics等产品线。通过帮助全球客户发现数据背后的价值，JMP被广泛应用于业务可视化、探索性数据分析(EDA)、数据挖掘、建模预测、实验设计、六西格玛质量管理等领域。

相关信息：

JMP的应用领域包括业务可视化、探索性数据分析、六西格玛及持续改善（可视化六西格玛、质量管理、流程优化）、试验设计、生存及可靠性、统计分析与建模、交互式数据挖掘、分析程序开发等。

JMP是六西格玛软件的鼻祖，当年摩托罗拉开始推六西格玛的时候，用的就是JMP软件，有非常多的全球顶尖企业采用JMP作为六西格玛软件，包括陶氏化学、惠而浦、铁姆肯、招商银行、美国银行、中国石化等等。

JMP做什么的?

JMP是顶尖的桌面可视化数据分析软件，它将广博的数据分析和生动的图形展示结合起来，帮助你完全交互地探索数据背后隐藏的神秘世界。在企业界，JMP已被诸多世界知名企业（如HP, Dell, PG 等）广泛应用于质量管理、流程优化和产品设计等各个方面，帮助他们大幅改善六西格玛项目的实施效果，节省可观的运营成本。在学术界，JMP正在帮助知名学府和科研机构成千上万的工作人员提高教学和科研能力。

jmppro如何进行数据挖掘

您好，jmppro进行数据挖掘的过程需要遵循以下步骤：

1. 确定数据挖掘的目标：在进行数据挖掘之前，您需要明确您希望从数据中获得什么信息。例如，您可能希望发现某些趋势、预测未来的趋势、发现异常值等等。

2. 收集数据：在进行数据挖掘之前，您需要收集相关的数据。这些数据可以来自各种来源，例如数据库、文件、传感器等等。

3. 数据清洗：在进行数据挖掘之前，您需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。这包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等等。

4. 数据预处理：在进行数据挖掘之前，您需要对数据进行预处理，以便更好地进行分析。这包括数据变换、数据标准化、数据归一化等等。

5. 数据分析：在进行数据挖掘之前，您需要对数据进行分析，以发现数据中的模式和趋势。这包括聚类分析、分类分析、关联分析等等。

6. 模型建立：在进行数据挖掘之前，您需要建立一个模型，以便更好地预测未来的趋势。这包括建立决策树、神经网络、支持向量机等等。

7. 模型评估：在进行数据挖掘之后，您需要对模型进行评估，以确定模型的准确性和可靠性。这包括使用交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等等。

8. 模型应用：在进行数据挖掘之后，您需要将模型应用于实际问题中，以便更好地预测未来的趋势。这包括使用模型进行预测、优化决策等等。

以上就是jmppro进行数据挖掘的基本步骤，希望对您有所帮助。

jmp是什么软件

JMP的应用领域包括业务可视化、探索性数据分析、六西格玛及持续改善（可视化六西格玛、质量管理、流程优化）、试验设计、生存及可靠性、统计分析与建模、交互式数据挖掘、分析程序开发等。JMP是六西格玛软件的鼻祖，当年摩托罗拉开始推六西格玛的时候，用的就是JMP软件，有非常多的全球顶尖企业采用JMP作为六西格玛软件，包括陶氏化学、惠而浦、铁姆肯、招商银行、美国银行、中国石化等等。

JMP的应用非常广泛，全球用户数已经超过三十万，全球顶尖企业基本都是它的用户，像英特尔、戴尔、苹果、摩托罗拉、IBM、HP、Google、GE、NEC、Sony、阿斯利康、辉瑞制药、礼来、罗氏、宝洁、联合利华、陶氏化学、巴斯夫、铁姆肯、霍尼韦尔、丰田汽车、汇丰银行、美国银行、招商银行、苏格兰皇家银行、中国石化、北京大学、人民大学、首都经贸大学、清华大学、上海交通大学、沃顿商学院、哈佛大学、MIT、耶鲁大学、牛津大学……

在医药领域，以严格和严谨著称的美国食品与药物管理局(FDA)对于药企申报的新药报告中的统计分析部分，只接受用SAS和JMP分析得出的统计结果。其40%以上的药物评审员都是JMP用户。

基于统计教学

在帮助高校进行质量管理、生物统计及其它统计(特别是应用统计)课程和数据分析相关课程的教学和科学研究方面，JMP优势突出：

第一，用生动简明的方式帮助高效地讲解和演示统计学原理。JMP的可视化能力可以帮助老师们采用图形甚至动画向学生展示基本的统计学知识（如最小二乘等），使得讲解生动形象、深入浅出，让学生们更容易理解和掌握统计方法及其应用技巧。

第二，丰富的案例帮助老师和学生提高课程实践性和实践能力。JMP集成了丰富的实际案例，这些案例大都来之全球顶尖企业在质量管理方面的实际应用经验。可以帮助师生了解理论知识在实际的工业领域是如何被利用来解决实际业务问题的。这样既丰富了老师的教学手段，又能提高学生的实践能力。

第三，教学课件模版帮助老师节省时间，提高效率和效果。JMP的日志功能能帮助老师们制作各种动态的教学模版，这些模版能集成各种知识讲解和动态案例演示，能以学生们最能接受的方式理论联系实际地进行教学。

第四，交互式、可视化的探索性数据分析(EDA:Exploratory ata Analysis)帮助发现更多的科研创新机会。JMP特有的数据探索(Data Exploring)能力，能帮助用户在数据中非常方便地获得更多有价值的发现。在数据探索的过程中，JMP帮助用户完全交互地与自己的数据对话。用户无需关注该用何种方法进行数据分析，只需要将所关注的变量拖入工作区，然后在不同的图形之间进行交互式点击就能有所发现。让工作充满“WOW……”的发现时刻。

软件功能简述

1.交互式可视化数据探索能力：

（1）JMP的“图形生成器”帮助用户仅靠鼠标点击和拖拉就能方便地从各个维度对数据可视化探索；（2）图形种类：图表、叠加图、散点图、等高线图、泡泡图、平行图、方格图、树图、散点图矩阵、三元图、鱼骨图、变异性/量具图、Pareto图、性能图、刻画器、等高线刻画器、曲面图、混料刻画器、定制刻画器、份额图；（3）JMP的图形和图形、图形和数据表之间动态链接，仅仅在图形间点击鼠标就能初步找到问题的所在；（4）JMP的泡泡图可以让用户像看电影一样以动画的方式观察数据的变化，这种动画可以用普通flash文件的方式进行分享或内嵌到office文档中；（5）JMP可以用动画的方式演示统计学原理以及如何用以解决问题；（6）“控制图生成器”使客户不必拘泥于固定的控制图模式，而是将数据探索的过程融合在控制图制作过程中，既能生成所需控制图，又能有效探索流程失效的原因。

2.易学易用：

深圳Minitab 和 JMP 的分析差异是什么

先用 Minitab16 版来分析一下，先确定这个问题的 Response 响应是连续变量，Factor因子有连续变量，也有离散变量，因此我们需要用到方差分析和回归的方法。从 Minitab 的菜单中进行选择，用“统计方差分析单因子”和“统计回归回归”的方法可以分别观察每个潜在因素对于合格率的重要程度，分析报告如图 2 所示。从结果上来看，操作员、电流和厚度很有可能是关键因素，设备和清洁度则很可能不是。

进一步，还可以用 Minitab 的“统计方差分析一般线性模型”的功能对合格率与操作员、电流、厚度之间的关系建立一个多元回归，以确认这几个因素的重要性。根据图3的分析报告，发现真正起作用的是操作员和电流，厚度其实没有起很大的作用。

再用 JMP9 版来分析一下，同样是这个问题，由于是分别研究单个变量对响应值的影响(factor 对 Response)，需要到 JMP 主菜单“分析以 X 拟合 Y”下对这些因素作一次分析。

然后与上面类似地用多元回归建立模型(同时考虑一个响应值 Y 和多个因素 X)，可以到 JMP主菜单“分析拟合模型”下实现。纯统计层面的分析报告和 Minitab 中的相似，得到的结论也一样，就不花篇幅显示了。区别较大的是 JMP 的分析报告中含有很多图形化分析结果，对于解释和交流分析结果以及将其转化成行动比较有用。如图4所示的预测刻画器。

从图中可以看出，操作员和电流对合格率的影响很明显，相比之下，厚度对合格率的影响就小很多了。此外，JMP 基于这个模型还提供了一个蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟器来模拟因子的波动会如何传递到响应值，限于篇幅，这里就不赘述了。

除了上述主菜单选项外，发现 JMP 中还有其他一些适合分析这种问题的方法，如“分析分布”、“分析建模分割”和“分析建模神经”等等。后两者都是专业数据挖掘 DataMining 工具，解释起来比较啰嗦，就以相对最简单的“分析分布”为例，具体展开一下。用“分析分布”可以得到一个包含所有变量直方图的窗口。粗看起来似乎用 Minitab 多操作几步也能做出来。不过这只是第一步，有意思的是用 JMP 制作出来的图形之间可以动态链接（如下图所示，一个直方图中的高亮部分能在其他直方图中找到对应的位置）。这对于我所了解的一些不太懂统计、对数字不太敏感的技术人员特别有用，比如图5中可以看出：大于 6 的电流设置和让 1、2 号操作员操作是确保产生高合格率的重要条件，3 号操作员有可能需要培训一下了。而在 Minitab 中，各个图形只能是独立的，没办法这么用。

以上研究得出结论：

1、从基本统计工具的使用上来看，Minitab 和 JMP 都能实现，两者的功能差不多(高级统计功能不在此讨论之列)。只是用 Minitab 的人需要对统计工具有一定的了解，不然可能不知道该用哪种统计方法；JMP 的菜单设计比较人性化(或者说“傻瓜化”)，对统计一点也不懂的人也能自己摸索出些门道来。

2、JMP 比 Minitab 更注重使用图形等直观手段，图形的表现形式也更灵活，对于企业里对统计理解不深、但又需要和数据打交道的工程师来说应当更合适。。