JMP常用工具
JMP统计软件操作方法及界面介绍
JMP统计软件操作方法及界面介绍JMP是一款强大的统计软件，广泛应用于数据分析和可视化领域。
本文将介绍JMP统计软件的操作方法和界面特点。
一、界面概览JMP的界面简洁清晰，主要由菜单栏、工具栏、数据视图、报告视图和脚本编辑器组成。
1. 菜单栏：位于软件顶部，提供各种功能和选项，如文件操作、数据处理、统计分析、图形绘制等。
2. 工具栏：位于菜单栏下方，包含常用的工具按钮，方便用户快速执行操作。
3. 数据视图：位于左侧窗口，用于显示和编辑数据表格，用户可以在此进行数据导入、预处理、修改和整理。
4. 报告视图：位于右侧窗口，用于展示数据的统计结果和图形化展示，支持动态交互和可定制化配置。
5. 脚本编辑器：位于底部窗口，用于编写和执行JMP的脚本命令，用户可以通过脚本实现批量处理和自动化操作。
二、数据处理与分析JMP提供了丰富的数据处理和统计分析功能，方便用户进行数据清洗、转换和建模。
下面以一个实例来介绍常用的操作方法。
1. 数据导入：通过菜单栏中的"文件"选项，用户可以导入各种格式的数据文件，如Excel、CSV等。
导入后的数据将在数据视图中展示。
2. 数据筛选与变换：在数据视图中，用户可以使用筛选工具对数据进行快速筛选，也可以进行数据变换，如数据重编码、分组等。
3. 描述性统计分析：通过菜单栏的"分析"选项，用户可以进行描述性统计分析，如均值、标准差、频数等统计量的计算。
结果将在报告视图中呈现。
4. 统计图形展示：JMP支持多种图形绘制方式，用户可以通过选取不同的图形类型，如直方图、散点图、箱线图等，直观展现数据分布和关系。
5. 建立模型：JMP提供了多种建模方法，如回归分析、方差分析、聚类分析等。
用户可以根据实际需求选择合适的建模方法，并通过结果解释和评估模型的效果。
三、高级功能与应用除了基本的数据处理和统计分析功能，JMP还提供了一些高级功能和应用，帮助用户更深入地探索和理解数据。
jmp教程
jmp教程
JMP是一款数据分析和数据可视化软件，它具有强大的统计
分析功能，可以帮助用户从大量数据中提取有用信息，并用直观的图形和图表展示数据结果。
JMP的界面简洁直观，易于使用。
下面介绍几个常用的数据
分析功能。
1. 数据导入和数据清洗：JMP支持导入多种数据格式，包括CSV、Excel和数据库文件等。
用户可以通过简单的拖拽操作
将数据导入到JMP中。
同时，JMP还提供了数据清洗工具，
可以帮助用户处理缺失值、异常值和重复值等数据质量问题。
2. 描述统计分析：JMP可以计算数据的常见统计指标，比如
均值、标准差、中位数等。
用户可以利用JMP的描述统计分
析功能快速了解数据的分布情况和基本特征。
3. 数据可视化：JMP提供了丰富多样的图表和图形选项，可
以帮助用户将数据可视化展示。
用户可以选择合适的图表类型，比如直方图、散点图、箱线图等，来展示数据的分布、趋势和关系等。
4. 统计推断：JMP支持各种常见的统计推断方法，包括假设
检验、置信区间估计和方差分析等。
用户可以选择适当的统计方法，对数据进行推断分析，并得出结论。
5. 数据建模：JMP提供了多种数据建模方法，包括线性回归、
逻辑回归、决策树等。
用户可以利用这些方法对数据进行建模和预测，帮助他们做出准确的决策和预测。
总之，JMP是一款功能强大的数据分析工具，它可以帮助用户从大量数据中提取有用信息，并用直观的图形和图表展示结果。
通过学习和使用JMP，用户可以更好地理解数据，做出准确的分析和决策。
jmp17用法
jmp17用法
JMP 17 是一款强大的数据分析工具，可以用于进行复杂的数据分析和数据挖掘。
使用 JMP 17，你可以进行多种数据分析，包括数据清理、数据预处理、模型构建等。
以下是 JMP 17 的一些基本用法：
1. 打开 JMP 17 软件，创建一个新的项目或打开一个已有的项目。
2. 在工作区中选择需要分析的数据集，并对其进行预处理和清理。
3. 使用 JMP 17 的多种分析工具进行数据探索和模型构建。
例如，你可以使用 t-SNE 等功能进行多变量嵌入，或者使用工作流生成器「Workflow Builder」将交互式的会话记录到图形工作流程脚本中，用于分析自动化、教学、可重复数据的准备或可再现分析。
4. 根据需要选择适合的模型进行训练，并对模型进行评估和优化。
5. 根据分析结果，采取相应的措施进行数据挖掘和预测。
需要注意的是，JMP 17 的使用需要一定的统计学和编程知识，建议在使用前先了解相关的基础知识。
同时，为了更好地使用 JMP 17，也需要参考官方文档和教程，以便更好地掌握软件的使用方法和技巧。
JMP 常用工具整理
分析
• 流程能力diag1.jmp 数据包含以下特征:
– 数据正态 – 5个一组的SPC基本正常 – Max=85.752，Min=56.749
若将LSL=57、USL=80以及LSL=57、USL=86分别输入看流程能力 • JMP缺省显示长 期能力，尽管显 示出的是Cpk
•
分组若非连续采集（比如每周4算一组 等），可在上方“分组依据”里选类 似Subgroup（此时Subgroup算属性）。
属性R&R—利用JMP
打开：“属性MSA.jmp”
分析质量和过程变异性/计数量具（多元控制图） 图表类型选“计 数”，而非“变异 性”。
必须每个测量员1列
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属性R&R—利用JMP
上方图示反映每个样本的 测量一致性。此处每个操 作员自身的一致性算法与 MINITAB不同。 重点解释下方的Kappa值 （算法同MINITAB）
成对t检验
利用软件检验两个相关的样本是否相等
两个相关的样本必须是随机抽取的 每个抽样总体都应该大致呈正态分布
统计 > 基本统计量 > 配对 t
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练习
一轮胎公司认为他们新生产的轮胎的里程数 较竞争者的有提高。选择了12部车，用新轮
练习
开启档案 相位差.jmp
分别利用前三栏位的资料制作 Normal Plot
哪一组趋近于正态?
再分别制作直方图 (Histogram)
JMP中Subset工具的应用详解
Subset工具的用户界面如（图1），可以根据用户的目的把它的功能分为两块：1. subset selected rows：比如一个原始表中有100个人的数据，我只想从中找出名为Mike的数据。
我已经通过查询原始表找到了Mike那一行，通过subset我把这一行单独拿出来放在一个新的表里。
2. subset randomly：我手中有50张票，但是总共有100个人，每个人都想得到一张票。
我想通过subset随机抽取50个人，把这50张票给他们。
（图1）第一种情况比较简单，但我想讲一下它和data view的区别：比如在原始表中选择了第22行，我们可以通过右键点击selected-data view来得到一张新的表（如图2中，红色选中的是新的表）。
通过data view得到的表是和原始表链接在一起的，有一些特征，比如列名无法更改，公式无法编辑，更改新表的内容的同时原始表也会变更。
而通过subset得到的新表，你可以选择是否链接原始表"Link to original data table"，如果不选择链接的话就会生成一个可编辑的和原始表无关的新表。
（图2）下面我们主要讲第二种情况：subset randomlyJMP给出了两个选项：- random sampling rate- random sample size两个选项的“结果”都是一样的，这里所说的“结果”一样指的不是得到的新的表的内容一样，而是指的当sampling rate=sample size（比如：原始表共100行，取sampling rate=0.5则返回50行，取sample size=50也返回50行）时返回行数一样，还有两种方法使用的原理一样，都是用的简单随机抽样的方法。
那么是怎么做简单随机抽样的呢？拿前面的例子来说，100个人抽出50个人拿票。
我们通常的做法是写1-100数字的纸条，每个人都拿到一个纸条，如果纸条上的数字在1-50之间就可以拿到票。
《JMP基础操作》课件
方差分析
通过方差分析，您可以检验不同组之间是否存在显著差异。
3
相关分析
相关分析可以帮助您探索变量之间的关系。
JMP基础操作：绘图功能
直方图
直方图可展示数据的分布情况。
散点图
散点图可用于展示变量之间的相关性。
箱线图
箱线图可显示数据的分布和异常值。
气泡图
气泡图可比较三个变量之间的关系。
JMP基础操作：模型建立
报告输出
JMP提供丰富的报告输出选项， 使您可以将分析结果以各种方 式呈现。
JMP基础操作：实例演示
1 实例选取
通过选择相关实例，您可以更好地了解如何应用JMP进行数据分析。
2 数据分析和建模
根据选定的实例，您可以学习如何在JMP中进行数据分析和建模。
3 结果展示
通过展示实例分析结果，您可以体验JMP在数据分析中的应用效果。
JMP基础操作：总结与展望
1 学习建议
学习JMP基础操作的建议和技巧，帮助您更快掌握JMP的使用。
2 应用前景
展望JMP在未来数据分析和可视化领域的应用前景。
导入数据
JMP支持从不同的数据源导 入数据，如Excel和CSV文件。
数据格式化
通过JMP提供的数据格式化 工具，您可以将数据进行清 洗和处理。
数据透视表
数据透视表可用于快速汇总 和分析大量数据。
JMP基础操作：统计分析
1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
描述性统计
使用JMP进行描述性统计，可以获得关于数据的均值、标准差等指标。
2
1
回归分析
通过回归分析，您可以建立预测模型和
共线性诊断
2
评估变量对响应变量的影响。
《JMP基础操作》课件
在市场营销领域，JMP用于市场调查、消费者行为分析等。
生产制造
在生产制造领域，JMP用于工艺优化、质量控制等方面。
JMP软件的发展历程
1981年
JMP软件由SAS公司开发，最初作为SAS软件的图形 用户界面。
1993年
JMP独立成为一个产品，开始广泛应用于各种领域。
2000年至今
JMP不断更新升级，增加更多功能和工具，成为数据 分析领域的知名软件。
建各种类型的图表。
图表元素调整与美化
要点一
总结词
调整图表元素和美化图表外观可以提升可视化效果，使数 据更易于理解和吸引观众。
要点二
详细描述
在JMP中，可以调整图表的颜色、字体、标签、图例等元 素，以增强视觉效果。此外，还可以通过添加数据标签、 调整坐标轴范围等手段，使数据展示更加清晰。
动态图表制作
02
JMP基本操作
打开和关闭JMP软件
打开JMP软件
双击桌面上的JMP软件图标，等待程 序启动后即可打开JMP软件。
关闭JMP软件
点击菜单栏上的“文件”选项，选择 “退出”即可关闭JMP软件。
创建和保存JMP文件
创建新文件
点击菜单栏上的“文件”选项，选择 “新建”即可创建一个新的JMP文件 。
利用JMP进行销售数据的可视化分析和预测，提升销 售业绩。
详细描述
通过JMP软件，对销售数据进行整理、清洗和可视化 ，发现销售数据的规律和趋势，预测未来的销售情况 ，为销售策略的制定提供科学依据。
案例二：市场调查数据分析
总结词
利用JMP进行市场调查数据的处理和挖掘，了解市场 需求和竞争情况。
详细描述
详细描述
通过选择合适的自变量和因变量，建立回归 模型，并利用样本数据拟合模型参数。常见 的回归分析方法有多元线性回归、逻辑回归 等。
jmp次坐标轴
JMP次坐标轴是JMP软件中的一个重要功能，它允许在同一个图形中同时显示两个或更多的变量，以便更好地比较它们之间的关系。
下面将详细介绍JMP次坐标轴的定义、用法、重点、难点和注意事项。
一、定义JMP次坐标轴（JMP Secondary Axes）是一种用于在图形中添加附加信息的工具。
通过在图形上定义次坐标轴，可以在同一图形中比较两个或更多变量之间的关系。
这种工具在数据分析中非常有用，因为它可以帮助人们更清楚地理解数据之间的关系和趋势。
二、用法使用JMP次坐标轴非常简单。
首先，选择要在其上创建次坐标轴的图形。
然后，在“绘图”菜单中选择“次坐标轴”选项。
在弹出的对话框中，您可以选择要在次坐标轴上显示的数据字段，以及要使用的刻度类型和其他选项。
最后，单击“确定”按钮即可在图形上创建次坐标轴。
三、重点JMP次坐标轴的重点在于它可以在同一图形中比较多个变量之间的关系。
通过使用次坐标轴，您可以更清楚地了解数据的分布和趋势，从而更好地理解数据。
此外，JMP 次坐标轴还允许您自定义刻度、标签和标题等元素，以便更好地呈现数据。
四、难点JMP次坐标轴的难点在于如何选择正确的刻度类型和如何自定义刻度、标签和标题等元素。
对于不同的数据和图形类型，需要选择不同的刻度类型来最佳地显示数据。
此外，自定义刻度、标签和标题等元素也需要一定的技巧和经验。
五、注意事项在使用JMP次坐标轴时，需要注意以下几点：1.选择适当的数据字段：在创建次坐标轴时，应选择适当的数据字段以最佳地显示数据之间的关系。
2.选择正确的刻度类型：对于不同的数据类型和关系，需要选择不同的刻度类型来最佳地显示数据。
3.避免过度拥挤：在同一个图形中添加太多的次坐标轴可能会导致图形过于拥挤，使得数据难以理解。
4.保持一致性：在同一个图形中使用多个次坐标轴时，应保持刻度、标签和标题等元素的一致性，以便更好地比较数据。
应用案例：例1：假设您正在分析一组产品的销售数据，包括销售额和利润率两个字段。
jmp 失拟合表
jmp 失拟合表
JMP（Jump）是一种常用的统计分析软件，用于数据可视化、探索性数据分析和建模等任务。
在 JMP 中，失拟合表（Misfit Plot）是一种可视化工具，用于评估统计模型的拟合程度。
失拟合表通过绘制观测值与模型预测值之间的差异来显示模型的拟合情况。
它通常以残差（Residual）为横坐标，以观测值或预测值为纵坐标。
残差是观测值与模型预测值之间的差异，它表示了模型未能解释的部分。
失拟合表的主要目的是检查模型是否能够较好地拟合数据，以及是否存在任何系统性的模式或趋势。
如果模型拟合良好，残差应该在零附近随机分布，没有明显的趋势或模式。
如果残差呈现出某种规律，可能意味着模型未能捕捉到数据中的某些结构或关系。
通过观察失拟合表，可以进行以下判断：
-如果残差随机分布在零附近，模型可能是合适的。
-如果残差存在系统性的模式或趋势，可能需要重新评估模型的拟合性或考虑引入其他变量。
-如果残差中存在离群值或异常值，可能需要检查数据的准确性或考虑将其排除。
失拟合表是一种有用的工具，可以帮助分析人员识别和解决模型拟合问题，以改进统计模型的效果。
不可不知的JMP10十大新功能
不可不知的JMP10十大新功能SAS公司的可视化统计发现软件JMP即将正式发布最新的JMP10版本，这不仅让全球的JMP粉丝欢呼，也让越来越多的中国数据分析爱好者充满期待。
从JMP官网上的信息来看，这次版本升级改善和新增了十多项功能领域，涉及上百个小项，力度山大从2006年推出JMP6开始，JMP在6年中已经推出了4个新的版本，SAS公司的研发实力可见一斑。
笔者有幸成为JMP10的测试版用户，结合自身的使用体验以及和JMP研发人员的交流，从众多新功能和新改进中选出最有价值的JMP10十大新功能，与同道中人分享。
1 iPad版的JMP （JMP iPad）JMP本来就有支持Windows、Macintosh等不同操作系统的版本。
现在，许多人正在从传统笔记本电脑向平板电脑迁移，，JMP10也与时俱进地推出了可以在iPad上运行的JMP版本，赋予了数据可视化以“移动性”。
试想，拿着IPAD在Retina屏幕上给老板或客户可视化地展示数据中的发现，是不是很炫？这下，JMP进一步拉近了专业统计分析与非统计专业人士的距离，连果米们也可以方便地享受到Mobile BI （移动商务智能）的乐趣了。
2 图形生成器（Graph Builder）“图形生成器”是JMP中最具创新概念的交互式可视化探索性数据分析工具，也是众多JMP老用户的最爱。
JMP10的“图形生成器”功能有了极大的增强。
比如，作图区上方新增的图形图标栏，可以让用户一目了然地知道目前已选择的数据可以做哪些图形，必要时可以快速在不同图形之间进行切换。
左侧新增的统计量控制面板，可以让用户方便地根据自己所关心的统计量显示图形结果。
如果有了某种发现而想进一步进行更深入的分析，可以通过菜单命令“启动分析”直接从“图形生成器”进入“拟合模型”分析平台。
3 控制图生成器（Control Chart Builder）控制图是质量管理与工程技术中的一个必备工具，JMP10对质量及流程数据分析非常重视，专门开辟了一个“质量和过程”菜单组，整合了许多相关的统计分析工具。
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正态检验
我们首先使用Shapiro-Wilk W检验评估正态分布。 统计 > 基本统计量> 正态性检验
Ｐ值＝0.6806＞0.05，服从正态。
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• JMP缺省显示长 期能力，尽管显 示出的是Cpk
• 分组若非连续采集（比如每周4算一组 等），可在上方“分组依据”里选类 似Subgroup（此时Subgroup算属性）。
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分析
• 若需单独显示传统 意义上的短期能力， 则需点选最下方的 分组大小（缺省5个 一组）。
打开：“属性MSA.jmp”
分析质量和过程变异性/计数量具（多元控制图） 图表类型选“计
数”，而非“变异 性”。
必须每个测量员1列
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属性R&R—利用JMP
上方图示反映每个样本的 测量一致性。此处每个操 作员自身的一致性算法与 MINITAB不同。
• 此时，前面的Cpk 变成了真正的Ppk
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流程能力分析
数据Camshaft.mtw (Minitab 工作表)
凸轮轴由机床削切 数据在第3列(Supp2) 规格是 600 ± 5 凸轮轴生产的子群大小为1 流程能力如何？
= 1.48 y
= 1.58
y
s = 0.45 s = 0.51
JMP分析前必须先做 数据表的堆叠转换
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双样本t
d.) JMP计算P值 针对已“堆叠”好的新数据表：分析 > 以X拟合Y > 勾选 “假定等方差”
于是，可以观察各种瑕疵在不同 “作业时刻”的具体数量分布。
基准（可调）
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控制图看的就是“异常点”
• 打开文件 SPC-X.jmp，看I-MR单值 – 移动全距图
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练习
结论是什么？ 如果我们将数据作双样本t检验会如何？ 试试单样本 t 检验其中的差异。
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3水平以上一元方差分析路径图
或直接看“Welch检验”
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变量 N 平均值 标准差 标准误 95% 置信区间 Z
P
force 49 2.8463 0.1005 0.0144 (2.8182, 2.8745) -0.26 0.798
e) 比较P值和重要水平： P-value = 0.798，> = 0.05
所以我们不能否定零假设。 数据不能提供足够的证据否定平均强度等于2.85磅。
重点解释下方的Kappa值 （算法同MINITAB）
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属性R&R—利用JMP
2228=78.5714%
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流程能力分析步骤
SPC稳定性检查， 对异常点作出处理。
正态检定。如果数 据非正态，需做拟 合转换。
执行流程能力分析。
所以，建议JMP先 从“分析>分布” 开始逐步推进分析。
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P=0.183>0.05，均值相等
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成对t检验
利用软件检验两个相关的样本是否相等 两个相关的样本必须是随机抽取的 每个抽样总体都应该大致呈正态分布
统计 > 基本统计量 > 配对 t
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控制图看的就是“异常点”
因I-MR数据基于正态分 布，所以“移动极差” 只有超限点
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X-Bar 分组均值范围图
打开文件 SPC-X.jmp， 看X-Bar 分组均值范围图
若无GROUP列，则在此 输入组内个数
非正态数据的流程能力计算
非正态数据，直接在 “连续拟合”里观察全 部分布的“对数似然”， JMP会自动给出最合适 的“分布形态”。
将该分布形态代入 D3“能力分析”即可。
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选项 / 信息屏 –用JMP
认识数据的分布
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柏拉图
柏拉图展示的是根据出现频率进行排序后的数据类别，例如：返工的原因 。
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JMP里的柏拉图
思练考习
打开三人快递.jmp
因为数据没有进行堆栈，先运行“表>堆叠”。
接着再针对堆叠表，进入“分析>以X拟合Y” ； 或“分析>拟合模型”（可看残差） 。
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JMP的3水平以上一元ANOVA
首先通过JMP的“分布”栏做各组数据的 SPC稳定性研究与正态检定。
JMP里的“Z基准”反映出流程的西格玛水平
长期Sigma水平
短期Sigma水平
注意，这里的长短期有1.5的水平位移。看来，是按照 MOTOROLA的观点去表现的。
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非正态数据的流程能力计算
特性不清楚的分布 ➢ 利用BOX-COX转换，转换成正态分布 ➢ 案例分析: 打开文件BOX-COX.JMP，其中的D3数据，规格为 LSL=0.06，USL=0.15，请计算流程能力。
进入“分析>以X拟合Y”。 接着还是做等方差检验（“不等方差”），
步骤同前面的“双样本检验”。 如果“等方差”，则看“均值/方差分析”；
p<0.05说明3个均值至少有一个不等，具体可 从“CI菱形图or比较环图”看哪个CI不交叉？ 哪几个CI有重合？ 若“不等方差”，也是执行“均值/方差分析”， 但要直接看输出结果下方的“Welch检验”， 其中的“概率>F”即p值。
D3
Probability Plot of D3-T Normal - 95% CI
99.9
M ean
10.06
S tD ev 0.9933
99
N
500
AD
0.242
95
P -Valu e 0.771
90
80
70 60 50 40 30
20
10 5
1
0.1
6
7
8
9
10
11
12
13
14
D3-T
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练习
一轮胎公司认为他们新生产的轮胎的里程数 较竞争者的有提高。选择了12部车，用新轮 胎跑1000哩，再用竞争者的轮胎跑1000哩 。 假定里程的差异服从正态分布。
File: Car Mileage.jmp
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• 当然，若分母一致，可自行输入样本常数。
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分析
• 流程能力diag1.jmp 数据包含以下特征:
– 数据正态 – 5个一组的SPC基本正常 – Max=85.752，Min=56.749
若将LSL=57、USL=80以及LSL=57、USL=86分别输入看流程能力
练习
开启档案 相位差.jmp 分别利用前三栏位的资料制作 Normal Plot
➢ 哪一组趋近于正态? 再分别制作直方图 (Histogram)
➢ 这其中透露了什么?
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认识数据的分布
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