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02:21查看AI文稿AI文稿大家好，今天给大家介绍一下 jmp 十七版本的安装教程，我们下载完之后得到一个压缩包，我们先解压，解压之后得到下面两个文件，我们先双击主程序进行安装， 如果大家遇到解压解不开的时候，不要着急啊，慢慢试就可以了，压缩包肯定是没有问题的。好的，我们等待加载， 点击下一步，这里可以更换位置，也可以默认，下面小编以默认为给大家介绍一下，这里根据需求选择勾选或者不勾选即可。点击安装， 等待进度条加载完成，持续了一两分钟之后，我们就安装完成了，我们这里勾选上创建快捷方式方式完成。 安装完成之后，桌面上有了软件图标，我们不要着急打开，我们找到这个 crack 补丁，然后选中这个文件， c t r l c 复制，然后我们找到软件图标，右键 打开文件所在的位置，我们点击空白处， 点击空白处选择 c t r l 为粘贴，我们选择继续，我们把这个文件复制过来， 复制完之后我们可以打开软件看一下，这个可以最小化， 这里我们选择立即注册， 跳转出来的网页我们不用管，这是一个指示，大家根据需要可以选择显示，不显示 我们看一下我，我们这里是已经安装完成了，我们到期日期是二零九七年，够大家一直使用的了。好的，以上是 j m p 十七中文版的安装教程，谢谢大家。
73科研鹿
03:48查看AI文稿AI文稿大家好，今天给大家介绍一下 j m p 时钟中文版的安装教程，我们下载完之后得到一个压缩包，先双击进行解压， 解压完成之后得到这些文件，一个是这个是破解程序，这是主程序，我们先装主程序，装完主程序再破解， 然后我们点击下一步接受下一步，下一步 选择语言，下一步安装。 安装环境等待安装， 整个过程就是点点点安装，继续等待， 持续了几分钟之后，安装完成了，点击创建，点击完成好的，这时候已经装好了，装好了之后我们先不要着急，我们先回到我们刚刚说的这个破解补丁，先把它解压出来， 然后复制它， 快捷键或者是右键都可以，然后打开文件所在的位置，点击空白处，选择粘贴，继续，然 然后双击它，然后我们找到生成了这样一个 line since t x t 的文件，是刚刚生成的这个文件，我们双击打开，这里有一个激活码，然后呢我们在桌面上 打开这个软件图标，选择手动把这个激活码输入进去，点击激活，然后响应代码，就是把这一串，把这一串 我们可以把它缩小一点， 是复制这整一串，然后把它复制到这里，点击确定 已经激活成功了， 这个时候额是否需要，我们选择以后 点击关闭，这个就是可以正常使用的了，已经是激活的， 可以正常使用了。好的，谢谢大家。
14科研鹿
07:25查看AI文稿AI文稿欢迎回到酱粉的教学指南，我们会通过简易好学的教学，让你快速了解一个使用酱粉的技巧。我们今天要分享的主题是 table 整理工具，酱粉 table 下的整理工具主要在酱粉的操作平台下， table 点选开了，看到有许多可以整合资料以及处理资料的功能，今天我来介绍七个功能，从 到 contact net 首先介绍 subset， 开启 popcorn 的档案，针对 trial 将它区分成不同的指别，使用 table 下 subset 直接点选到 subset by， 根据王刚所叙述的内容，可以针对踹，底下的选项可以是你自己个人的需求去点选，所以我们直接点选。 ok， 根据不同的踹，我们得到各个不同的表格，大家如果想要把不同的资料 给区分开来，根据不同的职内去做更进一步的分析，我可以使用 table 下的 subject 功能。接着我们要来介绍 table 下的瘦腿的功能， short 主要是来进行排序，多个不同的参数，接下来我们直接点选开来 table 下 shorts， 我们想要针对 进行排序，接着进行一有的排序，那我们可以直接点选这两个类别的参数，按下半，大家可以看到左边有一个向上的箭头，这个就是所谓的升序，你也可以把它修改成降序。 一开始要先针对 pop 控做一个深序的排列，接着再针对一有做一个深序的排列，我们按下 ok， 从我们所设定的参数可以看到 popcom 照着我们想要的一个排序的序列进行完排序之后，根据益友做了一个生序的动作。下一个功能我们要来介绍 table 下的 stake stick 照字面之意就是将我们想要排列的这些蓝位堆叠起来，以这个例子来说，会有三天不同的资料，从 monday， wednesday 到 friday， 针对各个不同的天 去进行资料的堆叠。开启 tableset stick， 将堆叠的蓝位选取起来， 直接点选 marvel， serious， steak 以及 number of series 每三个堆叠资料， 再点选 continuous， 也就是连续一名我们的想要堆叠出后的一个资料的阑尾名称。 选择好之后，我们可以选择 ok， 资料就会照设定的排列方式去进行堆点。下一个功能我们要来介绍 table 下的 sprit 的功能， 以这个例子来说，针对不同的 drop， 将它切割成不同的蓝位，根据给定不同的参数去使用 table 下 spree 的功能。 首先决定要切割的蓝位是打一好 drop， 接着 x 跟 y 的参数根据不同的 drop 去做一个切割。选好之后点选 ok， 就可以看到 根据各个不同的状，在给定不同的参数下去切割成我们想要分析的资料类型。下一个要来介绍 table 下的蠢 spose， 也就是转字，直接点选 table 下的 tracebox， 针对这三个不同的参数进行转制，直接将这三三个参数加入 consposeclot， 点选 ok， 转至过后会产生一个新的 labelcom。 下一个功能介绍合并合并功能，在这个例子当中，针对 parko 照列的顺序，将 you you one 跟 you two 呈现在同一张表格上面，你点选 tip， 可以看到这边有一个叫 making specific k。 选选举要摆哪一种方式去做合并？以这个例子来说，要摆罗 number， 也就是列的顺序， 选取好过后卷定放置 oppocolates， 我们选取 parkong 选，选好之后点选 ok。 最后的结果可以根据刚刚所叙述的一号 parkong， 根据列的顺序排列下来。接着将 ty one 跟 chill to 的一有的资料 放置在不同的蓝位之中。下一个我们要来介绍串接功能。开启牵手腕与牵手兔两张表格，根据这四个不同的蓝位 将资料串接在一起。假设表格包含其他两种不同的资讯，也会将表格新生成两栏新的资讯，一百五、两百五以及不同的 ok 去。我们先点选 table contact the net， 点选 cancer two， 接下来点选 ok， 借由新的表格生成。除了创建的资料阑尾，他也会新生成两行资讯。根据刚刚所显示 的操作，在 doctor 梦跟龙黑雪今天介绍七种推广工具，可以直接在价格上操作，呈现想要看的结果。不一定要在其他软体中先去整理资料， 而是可以直接在帐篷导入资料后进行资料整合及整理。所有的整理过程都可以进存成 之后的系列我们会来介绍 hircode， 将这些不同的步骤自动化。想了解更多降火数据分析技巧吧，欢迎在底下留言或一秒给我们，我们下次影片见。
276JMP数据分析
07:41查看AI文稿AI文稿欢迎回到 jump 的教学指南，我们会透过简易好懂的教学，带您快速了解一个使用 jump 的技巧。今天我们要分享的主题是如何利用 jump 的 feetwife x 平台快速寻找两餐数间的相关性。 执行体检电影级很多法分析判断两群资料平均是否存在差异，以及确认多群间的平均值差异比较。 在 jump 的 fitwide bikes 平台上，提供了许多适配两参数间的模型选择，并提供许多两群体间的简定工具，如 tea test a nova test on equal barriceton， 并可一键将相关性由大到小排序 内，由互动性探索资料及图形化呈现分析结果。您可以更快速的了解资料分析结果 及挖掘潜在的讯息。打开 jump fit wipe x 平台，可以连续放入您想寻找相关性的 x 字变数及 y 响应变数 和 jump 会根据您百度的变速资料形态自动产生对应的分析。例如，当您百度的 xy 接尾连续变速会自动产生 byrina fee， 而当您摆入 x 为类别变速， y 为连续变速，则会自动产生出弯位 alexis 对应的分析模式可以参考 fifty 摆 x。 其实平台的左下方对应表 对于 x y 接尾连续变速的状况寻找相关性，并找到适当的模型去描述两变数的关系，是蛮常见的统计分析手法。我们利用 dram 的 shanpodai 塔及 featwide x 平台做说 名。在 football 点状的资料表上打开 featwide x 平台，将 head 放置歪参数 wet 放置 x 变数，按下 ok， 产生 by very feet 报告 按下百 very feet of high by weight 旁的红色三角形，开启 some resistance， 可以快速得到相关系数及供变数，相关系数及供变数越大，相关性越大。 接着反复按下 by very feet of hide by weight 旁的红色三角形，依据开启 fit me fit nine feet 的朋友 normal 下的二 grajatic， 分别得出三种模型。可以发现 poling normal fifty 归等于二下，因为考虑二次四具有较佳的 ask， 也代表有比较好的模型准确度。 但当我们细看普林 no more feet 低贵等于二的 pyramid estimate 中， weight 二次式的效应像影响不大，所以模型可以拿掉 wet 二次式效应像，也就是说以 fit line 生成的模型会更有效益 一样。讨论 football 点 jump 的资料表，这次在 fitwide by x 的起始平台上，一样将 high 放至 y 变速，在 x 变速区则摆入 wet fat speed neck bench squat leg price。 按下 ok， 产生多个对 hit 的 by variant feet 报告。 在键盘上按住 ctrl 并按下摆位置。 fit of high 摆位旁的红色三角形选择 fifth line， 可以对多个相同格式报告，一次性处理相同的动作，完成所有的摆位置 fit the fitline 报告。接着按下 fit group 旁的红色三角形，选择 odalify goodness of feet。 将所有的 byvertefit 根据模型的 ask 贵作排序，因为 fit line 模型的 ask 贵为两参数口味类选的品方，因此我们也得到两音之间的口味类选的排序。 我们也可以利用 fit wipe x 讨论不同分群变数下平均值是否有差异。先讨论用 x 变数分为两群的状况处理双样本减定，打开 big class 点状。在其次，平台上将 head 放至 y 变数，并将 sex 放至 x 变数区， 按下 ok， 产生弯位 analysis 报告。首先，先需确认两群间的变异数是否相等。打开弯位 analysis of hi by six 旁的红色三角形，按下， 按 equality 得到变异数相等的分析报告。壮谱针对不同的资料类型提供许多统计分析减定的结果。以此例，不论是哪一种分析都符合 pv 六大于零点零五，也就是接受两群变异数相等的假设。 洛宁分析出的结果为两群间变异数不相等，可以直接利用下方的 well 去 test 去确认两群间的平均值是否有差异。 卧室，打开弯位 alexes of high by six 旁的红色三角形，按下 t test， 得到 tetest 假设简定报告，您可以视您所需的情形分析假设。简定结果。 以此例，洛宁的虚无假设为男女两群的平均相等，您可以参考 polobe 的体大于绝对值 t 的数值。当小于零点零五时，拒绝 学术假设，即认为男女两群的平均值不相等。接着，在确立两群变异数相等的前提下，打开弯弯 analysis of hi by sex 旁的红色三角形，按下 meanova pro t 做平均值的假设。简地， 您可以视您所需的情形分析假设，检定结果。以此例落您的虚无假设为男女两群的平均相等，您可以参考跑跑避乐。体大于绝对值梯的数值，当小于零点零五时，拒绝虚无假设，即认为男女两群的平均值不相等。 我们也可以利用 fit y 摆 x 讨论不同分群变速下是否有差异一样，以 football 点 drop 为例，打开 fit y 摆 x， 在其实平台上将害放至 y 变速，并将 post entrop 放置 x 变速区，按下 ok， 产生弯位 analysis 报告。接着打开弯位 analysis of hive by position two 旁的红色三角形，按下 mengenova， 可以执行 nova test。 在这些群体间的 variants 为相等的前提下，由 nova 的分析结果发现， popparty 大于 f 为小于零点零零零一，代表群体间至少有一群的平均值与其他群不同。 接着我们要找出哪些群体间有明显的平均值差异。我们可以选择弯位 analysis of hi 摆 pose， 一群 two 旁的红色三角形下的 compare means。 点选 opius took hsd 比较美。裙间的差异在上方的图形中出现许多圆圈，秀出哪些裙之间的差异不大。以 k i 为圆心的圆 为例， dbowrj 对 k i 差异不大。下方的 connecting later report 将相似的群分为多个分类，如 l 和 t e 分为同一类， a 类， lb 和 wr 分为同一类， c 类。 old difference report 提供比较两两群体之间平均值差异。从这边知道，差异较大的群包含了 l 和 kil 和 o 等群。 对于所有工作上会需要对数据做分析的使用者， jumpfie 的 vipex 平台帮助您找到两餐数间适当的相关模型， 快速判断参数间的相关性，并判断不同群体间的差异程度。您可以利用此平台快速的找寻关键影响参数以及判别失误率较 大的群体。想了解更多 drop 的数据分析技巧吗？欢迎在底下留言或一秒给我们，我们下次影片见！
218JMP数据分析
14:48查看AI文稿AI文稿那现在如果我想看，嗯，我想看不同年龄段的不同年龄段的 不同年龄段段的学生的体重的君子啊，体重的君子，那我也可以在统计量当中去进行设置。我们来看一下 不同年龄段的啊，不同年龄体重的君子或者身高的君子都可以。我们来看一下身高的君子，不同年龄段， 他这个类别 x 水平。我们说过，你看到类别区别分类这种东西的时候，一定要选用理想，理想型的数据，比如说男性和女性，哎，也是可以的。你要分年龄段的话，就是 a 就行了啊。 a， 我们来看一下啊，就是这样啊，就不同年龄段的学生的身高了啊，平均身高，你看十一岁，果然是，嗯，平均身高就是比，嗯，这这姿势比十二岁的要要稍微身高要低一点啊，稍微矮一点， 那我们看看它还有，呃，比如说像这种数据呢，我们通过 excel 也能可以很方便的做出来，那它与 excel 还有没有什么别的不同呢？ 我们来接着往下看答案了，这个里面，这个里面你想做条形图还是线图？嗯，真状图和点图，这个就随便你去选好了，这个也非常简单，我们来操作一下啊，我们来操作一下， 比如说刚才我们操作的就是图形这个里面，对吧？我要根据，我要看他的平均身高的君子， 然后我类别我不要选啊，我不要选年龄的话，我如果选，嗯，性别也是可以的。这里是垂直还是水平，那就没有关系。条形还是线图啊？那你继续选啊，就两条线啊，就一条吗？就应该只有男性和女性，所以就 这样子，我们再来看条形图，他还有 君子啊。条形图我们来看一下，我们年龄段来写年龄段 丙图，真状图，点图啊，我们这个都有啊，都可以试一下啊。然后呢？ 统计量，君子， average 点图啊，这都是可以的啊，这都可以的，这是比较简单。 那现在，嗯，这里就有一个不太一样的地方了，我们现在来看，我们现在来看。你看我们这个做出来的图是什么意思呢？ 是什么意思呢？我现在想看体重的君子，体重的君子。那想看什么？谁的体重，谁的体重的君子呢？ 根据年龄段的来进行分别。年龄段我们刚才做过，对吧？根根据年龄段来进行分，就十一岁的时候他的均值多少，十二岁均值多少，十三均均值多少，这个用一个哨也可，也可以非常方便的做出来。但如果我再加个 x o， 如果再加个 x 轴，在在 excel 当中好像是做不到的啊，好像是做不到，除非 你要去编程。你看如果我要十一岁的时候，我还要把男生和女生分开， 就男生女生的身高的体重，我还把分开，就是我这一个十一这个格子里面我再分两个，我要再分两个。十二岁这个格子里面我再分两个， 我要看在同一个年龄段，同一个年龄段男生和女生的体重有没有区别。 就这个图里面他有好几个信息，一个就是体重随年龄的一个大的增长趋势是什么样子的， 另外一个就是在同一个年龄段里面，男男生和女生的体重有没有什么区别？我们来看一下。好， 我们来看一下。比如说我现在在还是在这个图形当中，图表我现在要看 男生和女生的，呃，呃，就是年龄段不同年龄段他的一个，呃体重吧，或者身高的一个差异。我们看身高的一个君子，君子吧，君，因为你可以选其他的统计量 水平，我们选的是，呃水平，选的是根据年龄段来分的话，我们来看一下他目前就是这个样子，对吧？ 目前这这是男生和女生都混在一起的。那如果现在我想把 x 轴再分一个男，每一个组再分成男性和女性，对吧？那怎么来分呢？那在这 图表里面身高君子，对吧？ 还分个性别，嗯，可以加两个，嗯，可以加两个， 甚至你还可以加三个。把他学号加进去，那每个人都放进去了，每个人都可以放进去，对吧？那就没有意思了。或者你再再进行一个分类，再进行分类也是可以的。 这个在 excel 当中就很难实现了啊，就很难实现。我们来看那 age 及其间的 sex 啊，就是性别年龄段当中的一个性别。你看这个十二岁的时候啊，十二岁， 十二岁的那个学生，呃，这个蓝色，蓝色是女同学的啊，女同学的体重要要比啊。这，呃，身高，身高要比男生要稍微矮一点，但是有的时候，你看十三岁的时候，十三岁女 女生的身高比男生反的要高，对吧？这个也是一样的啊。这个医生， 啊，不对啊，正好说反了啊，这正好说反了。这个 m 是男生啊， m 是男生，比女生都都要高，但是你十， 呃，你十二岁时候女生反而比男生要高啊。就看这些信息啊，就看这些信息。 这一点呢，是 excel 是比较难做做出来的啊， excel 基本上这种 普通的他是，嗯，做不出来的外选项啊，你看你自己可以可以去换，非常快的迅速的去换你这个，嗯，图图表类型啊，显示标签也是可以的。嗯，如果你全选啊，全选他 全部选中的话啊，全部选中，然后显示 b l 线，他就都会显示出来，都会显示出来， 这是我们的一个常规的啊，一个最常规的一个图表，他的路径是在什么地方呢？他的路径就是在图形当中的图表这个里面啊，图形的图表当中，那我们接着来看 他还有哪些好玩的一些图表，那他还有一个叠加图啊，叠加图是什么意思呢？ 叠加图就是顾名思义就是把两者叠起来，叠加起来。我们现在来看 y， 如果我指定为身高和体重， x 是年龄分组，按照性别进行分组啊，按照性别去进行分组。我们来看一下 叠加图的路径就在这下面啊，就在这个图表的下面。图表叠加图， 身高和体重 叠加嘛，只有一个，怎么叠加呢？肯定要有两个嘛，但我们看一下它这个箭头都是往左边指的，这什么意思啊？我们先等会来看一下左边指的，然后 x 分年龄段啊，年龄段分年龄段再分啊，再分性别，分年龄段再分性别。我来看一下 这个叠加图，其实很简单啊，叠加图很其实很简单那，嗯， 这个我们因为叠加了两个图，常常他就是把这个数都放在一起了。一个呢，小圆圈啊，小圆圈是体重，这个加号是，呃呃，小圆圈是身高，加号是体重。 我们看第一张图，那这个外呢啊，他就把叠叠叠在一起啊？这两个图，这个身高在什么地方啊？身高在什么地方？体重在什么地方，对吧？ 但这个叠加图大家一定要先看清楚，呃，如果完全不同数量级的数叠叠叠在一起是有问题的。 你这，你这下面是一百以内，如果你有一个数，比如说假设说你的身高是一千一千的数量级啊，当然这个单位你可以把它换算一下啊，一千的数量级他就跑到很上面去了，那你这下面就看不到，对吧？ 就是你要注意这方面的事情。叠加图嘛。啊，然后这是啊，这是 女同学的一个身高和体重那个叠加，身高和体重那个叠加他都放在一起，就这两个数放在一起，下面是男生的啊，下面是男生的，下面是男生的啊， 然后是这个 x 轴，是根据根据年年龄来进行区分的，来进行区分，好，我们先看一下它，还有些，我们刚刚在操作的时候，发现它有一个叠加的时候， 他有个左右尺度啊，左右尺度我们选一下就知道了啊，这个其实比较简单 啊，他变成右尺度，变成右尺度，就这边这个箭头就变成往右了，看一下有什么区别 啊？就是说，就是 说那这样子的话，左右尺度，刚才我们是都是同一个方向，都是同一个方向，就使用的是一个坐标轴，对吧？ 就外轴他只有一个坐标轴，刚才我们看到那个身高和体重就是，呃，就是比如说这个体重啊，比较高的时候呢，就会把身高这个数比较小的数给掩盖了，因为他很小，他就放下面去了，但是我如果左右分开， 左右一旦分开的话，他就相当于两个外轴啊，双外轴，双外轴。这边呢， 这边是身高，这边是体重的一个坐标，所以呢那你身高的，嗯，就是你身高该是多少，你就以这边这个外轴来进行画图，然后体重你是多少，你就以这个来进行画 啊，画画图，他就是这样子的啊，他其他的都没什么变化，对吧？上面同样是女生，下面是男生，对吧？还是下面是 按照年龄进分组？那他会告诉你左边的尺寸是什么啊？右边的尺寸是什么啊？当然这些都是我们自己指定的 啊，就是这样子，这个叠加图啊，他身上就是可以非常迅速的做一些把这两组书给叠加起来啊，然后你可以选择单 单坐标走，单外走还是双外走啊？就是就是做这个事情，然后这里面当然他有些其他的选项啊，大家可以去都去试一下，这个和普通的那个调图形没有什么区别，和图中的调图形没有什么区别， 嗯，就这样子。嗯， 好，我们现在再来看一下，它有一个比较有意思的图形叫热力图，它也叫素心图，热，我们以后称之为它为热力图。热力图是什么意思呢？就是说 他经常情况下就是有一组数据，比如说像，像我们中国地图啊，中国地图，如果我要标识标识 pm 两点五，哪个地方最严重的话？ pm 两点五， pm 两点五，哪个地方最严重？ 比如说啊啊，哪个省份他这个地方就非会非常红，非常红。那如果哪个地方环境很好，像海南 环境很好的话，他这个 pm 两点五的数字很低，他就是一片蓝蓝色的，或者是一边就看起来这个颜色就很清很淡的这种地方，这叫热力图啊，就能看得出来，就像前段时间，呃，我们就现在很流行的大数据啊，大数据， 这个这个再往哪里流流动，往哪里流动哪个地方就越红，颜色就越重啊，就叫热力图，就这样他也叫竖竖力图。我们现在来看一组数据， 这个呢？ c 是美国的一些城市啊，美国一些城市，这里面它有很多内容，我们来打开看一下。
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03:09查看AI文稿AI文稿欢迎观看账三分钟，玩转数据分析系列。本期我们的主题是绘制控制图。控制图是统计过程控制的两大核心之一，绘制控制图可以帮助我们分辨过程中的异常是偶然因素还是特殊因素， 并帮助我们对特殊事件展开调查。通常我们绘制的统计量符合正态分布，因此仅有百分之零点二七的数据会落在控制线外。根据小概率原则，控制线外的点被判定为异常点。 控制图的类型有很多种，按照数据的类型被分为计数型控制图和计量型控制图。现在我们来到账，我们可以通过分析质量和过程下的控制图生成器来绘制控制图， 也可以通过控制图下的此处来选择我们想绘制的控制图类型。下面我们来看一个例子，这组数据是典型的计量型数据，数据中记录了某工厂生产螺母的日期，螺母的直径以及不同的生产阶段。 打开控制图生成器，把螺母的直径拖拽到绘图区域当中，这样就会根据数据的类型自动生成相应的控制图。 我们也可以把日期纳入到词组当中，并生成不同类型的控制图。选中图中的点，点击右键警告检验，选择所有检验 就可以轻松的看到异常点违背了哪种判议原则。同时我们也可以通过定制检验来设置个性化的判议规则。如果把 阶段也纳入到控制图当中，我们可以轻松的锁定异常来源于制造的第一个阶段。在面板的左上方，我们可以看到数据中所有的变量。在面板的左下方，我们可以对控制图进行调整，例如添加镶嵌图、 加入警戒线以及对警戒线所示的区域进行着色等。在面板的中央下方的控制图用于确定控制线，上方的控制图用于根据控制线打点并发现过程中的异常。 在面板右侧的线值汇总报表中，记录了控制图的红色控制线和绿色均值所对应的具体数值等信息。下面我们来看另一个例子，这组数据是典型的计数型数据， 数据中记录了某工厂生产二极管的工作日不合格品数量以及当日抽样的样本量。由于每日抽样的样本量相同，我们既可以选择绘制 p 图，也可以选择绘制 np 图， 选择质量和过程平台控制图。下拉菜单下的批控制图子醋，将工作日纳入子组，将不合格品数量纳入 y， 将每日抽取的样本数量纳入 n 次实验， 我们就可以得到不合格品数量的批控制图。需要试用账或想要了解更多，欢迎联系我们，谢谢！
361JMP数据分析
10:57查看AI文稿AI文稿欢迎回到 jump 的教学指南，我们会通过简易好懂的教学带您快速了解一个使用 jump 的技巧。 今天我们要分享的主题是如何利用 jump process screening 及 process capability 快速得到制成统计量及判别制成的偏移程度，并了解多道制成改善方针。针对有问题的制成开展西部制成分析。 john the process screening 及 process capability 平台提供使用者快速制作制成能力分析报告初始报告提供整体的制成能力汇总，帮助使用者快速了解各制成的表现状况及制成能力。 根据使用者的需求可以调整调用 goal plus， performance plus， individual detail plus， ctrl chart 配合 dream 强大的关联性及互动性报表，帮助使用者由整体窒息部一层一层抽丝剥剪。讨论制成能力及获得相应的改善方向。 让我利用 jump semiconductor capability 资料说明您可以在 help 下的 simple data library 下打开 semiconductor capability 资料，此资料包含一百二十八道制成结果，每个辣包含二十四个 waver， 每个 waver 取五个 set 资料作为讨论。 首先，我们必须先设定参数的规格。您可以选择 analyze 下的 criteria 的 process 下的 manager spec limits。 打开 manager spec limits 平台，选择想要设立规格的参数，按下 process variables 并按下 ok， 依序填上适当的规格， 上下线及目标。如果您要显示规格线在您的报告或是图片上，请勾选 show limits 或按下红色三角形下的 show limits o， 接着按下 save to column properties 储存至参数属性内。 我们利用 process screening 快速获得制成能力指标。由 analyze 下的 screening 下的 process screening。 打开 process screening 平台 jump 七后，已经将平台移至 quality and process 列表下， 依序放入关心的变数至 process variable。 如果有分子群变数，可以放置 salt group 区块去做指群分类，并选择 ctrl type 为 x， y， n， r。 如果您用的是十六点一之后的版本，请勾选 sort by sag group。 你也可以利用左方的 ctrl chart 设定区设定指群数量或是其他管制图参数。设定完成相关参数后，按下 ok 产生报告。 初始报告产生 c p k p p k stability index 及 all of speccom 跟 red 等参数。如果想要调出其他制成统计量，可以按下 plus screening 躺的红色三角形下的 shock abability， 选择需要显示的统计量。 也可以根据需求按下表格表头排序，选择想要讨论的制成或变数。点选 process screening 旁的红色三角形下的 quick graph for select item， 出现选择参数的管制略图，可以 快速了解制成的表现。当想要细步观察参数的管制图及相关的分配状况及制成表现，可以选择想要讨论的制成或变数。点选 plus screening 旁的红色三角形下的 ctrl travel select item， 则会出现选择参数的管制图及相关统计量及测试结果。 接着我们利用 process capability 快速获得自成能力整体表现的报告。由 analyze 下的 quality in the process 下的 process capability。 打开 process capability 平台， 依序选择关心的变数，并按下 y process。 如果有分子群变数，可以在左侧选择用来作为分群的变数，右侧选 选择需要区分纸群的变数，并打开 process 小 grouping， 选择 sargroup id color， 并按下 next sargroup id color， 或是根据需求调整建构纸群的条件。 制定完相关参数后，按下 ok 产生报告。首先映入眼帘的是勾 plus， 此图反映了标准化标准差跟标准化距离规格中心。 按下 gopro 旁的红色三角形下的 shell levels， 可以根据你的 ppk 设定三个颜色区块， 粉红色区块是小于一倍的 p p k， 黄色区块是 p p k， 介于一到两倍的 p p k， 绿色区块则是大于两倍 p p k。 根据变数的位置可以判断变数的 p p k 及相对于其他的变数的标准差及距离规格中心的大小。若是偏离规格中心较远，需要将资料往规格中心调整。若是相对标准差较大，则需要改变变数的变异。 对于有兴趣的参数或变数，将邮标停留在点上，会带出管制图略图。双击滑鼠左键，可以进入西部管制图观察资料表现及探索，制成相关统计量及管制图相关分析， 下方的 capability bus plus 展示变数标准化后的分配情形，可以快速比较各参数分配对应规格的比例关系及各参数相对的分配概况。 capability index plus 展示 个变数的 ppk 大小，方便使用者快速的比较个变数的 ppk 大小。对于有兴趣的参数或变数， 将游标停留在点上，会带出管制图略图。双击滑出左键，可以进入西部管制图观察资料表现及探索，制成相关统计量及管制图相关分析。 点击 process capability 旁的红色三角形下的 individual detail report 可以带出每个参数的制成能力，分析细部结果， 包含直方图及规格线、主内及主间变异、 c p k、 c p l、 c p u、 p p k、 p p l、 p p u 及超过 a 百分比等统计量值。点击 process capability 旁的红色三角形下的 process performance plus， 产生 p p k 及 stability index， 所建构的 process performance plus x 轴为 stability index， 即为 p p k。 除以 d p k 同等于长期变异及短期变异的比值。 当 stability index 距离一很远，代表有非随机影响因子导致长期变异，需要找到长期变异的影响跟音。当 p p k 太小，则回查 gopro 寻找问题来源来自过大的变异，或是距离规格中心过远。 右边的 p p k 跟 stability index 乘以感，可以让使用者根据需求调整或是输入特定的 p p k 跟 stability index 值，并借此将全部变数分成四个不同的变数类比。 绿色代表制成能力不错，黄色代表 p p k 不错，不过相较于 c p k 还是有非随机影响因子导致长期变异，需要改善导致长期变异的问题。 橘色代表 ppk 不加，不过 cpk 跟 ppk 差异不大，问题来源可能是整体制成的通病，不会随着时间拉长增加变异。 粉红色则代表问题包含 ppk 过小及 ppk 和 cpk 差异较大，问题最大也是最需尽快处理的变数。 process capability 也提供使用者另外一个对变数寻找适当统计分配模型的选择。若您想要对变数寻找适当的统计模型，您可以打开 process capability 平台，再填入想要寻 寻找模型的变数后，选择右方想要做适配的变数。打开右侧下方的 distribution options， 选择想要做适配检验的统计模型，或是选择 best feed 对所有的模型适配， 并按下 set process distribution， 按下 ok， 将报告拉至 capability index ply。 若有其他统计分配模型较常态分配更适配变速，则模型会放入后方的挂号内， 若没有显示，则代表变数最适配统计分配为常态分配。点击 process capability 旁的红色三角形下的 individual detail reports， 可以发现 job 针对所选定的变数适配所提供的统计模型，并计算合则 为最实配的统计模型。 process capability 和 process screening 有许多报告同时存在两平台间，例如，除了在 process capability 上可以产生 go plot process performance plot， 你也可以在 process screening 上调用产生 go plot process performance plot。 您可以在 process capability 报上的红色三角形下选择 summary report， 打开 process screening 的至诚统计汇总报表， 也可以在 process screening 上的红色三角形下选择 process capability for selected item， 打开选择变数的 process capability 报告。 process capability her process screening 对于产线、产品及屏保等制成相关的单位人员提供非常实用的制成能力观测平台。其所包含的 summary reports 可以快速了解整体参数的制成能力，迅速找到偏移的制成或是有潜在偏移风险的变数。 go plus process performance plus 等 jump 独有的视觉化分析图可以帮助使用者快速了解个变数相对于整体的制成能力表现，并了解制成能力不佳的来源。 接着我们可以再利用 individual detail reports 或是利用 drum 的连接式报告功能，点击有问题的变数， 进入细部分析报告，去做进一步的问题分析，观察资料点是否有明显的偏移或变动，造成支撑能力不良。想了解更多 drop 数据分析技巧吗？欢迎在底下留言或一秒给我们，我们下次影片见。
144JMP数据分析
01:05查看AI文稿AI文稿加盟数据表可以存储图像，还可以把图像用作标记。这个数据表记录了四位明星的信息，使用分析，以 x 你和 y 平台 体重当外，身高当 x 确定后，就可以得到一张三点图。这张图中四个观色值都是用图像来作为标记的。 有人说图像太小看不清楚，可以在图中单击右键选择标记大小，然后选六最大，这样呢，标记就变大了， 有人说还是看不清楚，能不能再大一点？我们再次单击右键，选标记大小，然后改成其他 输入大于六的数字，比如说我们输入十二这首标记啊，还可以继续变大。 怎么样，看起来是不是特别炫？想了解细节吗？欢迎参加帐篷网络培训！
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03:35查看AI文稿AI文稿欢迎观看将三分钟网站数据分析系列。本期我们的主题是将与而拍摄的结合。 在日常业务数据分析的过程中，工程师可能会同时使用多种分析工具，因为这些工具本身各有优势，比如阿语言在统计领域的专业性，开送强大的机器学习模块以及酵母的交互式图表功能。 但这些工具的混用也造成了分细流，变得分繁复杂。一个可能的解决方案是将降谱软件与拍送而等编程语言进行连接， 通过将可视化游挨界面吊用相应外部脚本，从而在将不上一站式完成所有分析工作，简化业务数据分析流程。本视频以拍送为例，介绍如何在将不中调用其他编程语言。首先 需要完成拍送环境的搭建，您可以至拍送官网下载与降土软件匹配的拍送版本。以降十六为例，匹配的拍送版本为三点六到三点九点一。对于其他版本的降，您可以从帮助降温档库中获得相应信息。 你也可以使用安利扣打环境，但相应的环境设置会更复杂，具体设置方法同样可以参考帮助文档。 为了确保拍送与将部间数据的无缝交换，您需要在拍送中安装这些开源库。 最后，您需要到 windows 的系统属性界面中添加一个新的环境变量，变量名为将来拍送 pass， 变量值为拍送跟目录下的 dll 文件，文件名中的数字可能会因为拍送版本不同而不同。 做完所有上述操作，我们现在来看一个实力。你可以通过点击工具栏上的心电脚本按钮生成一个新的这样编程脚本。 在这个案例中，我们首先使用欧本函数来打开这样自带的数据表。 b class， big class 中包含了姓名，年龄，性别，身高，体重等信息，这些信息会不会储存在敌梯这个变量之中？ 然后我们使用拍送眼睛，手打开拍送，使用拍送散的来将鼻涕中的信息传到拍送之中，使用拍送神面粉来运行拍送脚本。 在这个拍送小本中，我们具体做的事情是将鼻涕表的表头进行输出，然后在鼻涕中增加一个新的列，因为身高体重比的这样一列。这一列的数据是由满分为了这个函数来定义的。满分为了本质 是将身高处于体重，从而获得一个比值。更新后的数据表，我们可以通过宽松 get 函数传回到酵母之中，然后通过牛 ifu 函数将数据表在酵母中进行展示。 做完所有这些操作之后，我们通过拍松侧面的来关闭拍松。好，现在我们点击上方的绿色按钮来看一下具体输出的结果。 大家可以看到新生成的这张表中多了新的一列名为身高体重比的列，这一列的数据是由拍送计算得到的。 对于业务数据，您可以把案例中的拍送代码替换成任意的其他拍送代码，比如说探搜 flow 啊或者是 cometat vision 的代码来完成您的数据分析操作。对于啊，语言编程方式大同小异， 您只需要将其中的拍送替换成 r 即可，那相应的也需要把 r smith 中的代码替换成 r 的代码需要使用，这样或者想要了解更多，欢迎联系我们。
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01:00查看AI文稿AI文稿这样子的图形生成器可以灵活的生成各种图形数据表，记录了大陆三十一个省市、自治区二零二零年 gdp 和人均 gdp 数据。在图形灿烂线的图形生成器平台，把地区拖动到地图形状， 单击选中显示缺失形状复选框，在图形区域单击右键，选图形菜单下的背景地图，然后选择精心地球，单击确定 把 gdp 拖动的颜色按钮，就可以对各省以 gdp 着色。单击撤销按钮， 再把人均 gdp 拖动到颜色按钮，就可以对各省以人均 gdp 进行着色。从图中可以看出，除北京外人均 gdp 高的都是东南沿海各省，单机完成按钮就可以生成最终出行。
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03:54查看AI文稿AI文稿欢迎观看这三分钟玩转数据分析系列。本期我们的主题是蒙娜卡拉，模拟二十世纪四十年代，在二战中美国研制原子弹的曼哈顿计划成员乌拉姆 和防动于慢敏锐的意识到，在计算机的帮助下，可以通过重复数百次模拟过程的方式对概率变量进行统计估计。首先提出了蒙特卡罗方法，并将其用于模拟计算合力变过程的中子随机扩散现象。 由于乌拉姆经常提及他的叔叔用在毛大哥的著名赌城蒙的卡洛书前，因此他的同事戏称该法为蒙的卡洛。 因为赌博和概率密切关联，所以这个命名风趣而贴切并附带神秘色彩，很快就被流传开来。接下来，我们将记忆症来演示这种统计模拟方法的典型应用场景 和软件实现。为了演示摩登卡拉模拟，我们使用这样自带的 teacher 亮本数据集。该亮本数据源自研究归时归玩硫磺三个因子对四个轮胎胎面性能测度的影响实验， 其中每个响应都设置了与之相对应的规格线列属性。通过回归分析，很容易构建三个因子对四个响应的回归模型，并以刻画期的形式动态交互的呈现。 末，点击红三角优化和意愿最大化意愿，我们可以获得一组平衡自由解。由于当前三个因子的设置为场数，因此四个响应军制的估计 也未常说。而通过点击红三角模拟器，我们将因子的设置由固定改为随机。 当前设置的含义是以龟石为例，表明龟石因子的设置源自以一点二为中心，零点二为标准差的正态分布下的一个随机抽样龟纹与硫磺同里， 我们保持默认的实验次数一万次点击模拟。当前模拟结果表明，在这一万次随机抽样因子设置的组合下，四个响应均值估计结果的分布情况，以及在各自规格线的定义下 及不合规的比例。我们可以根据实际业务场景和分析需要变更分布的类型、分布的形态， 添加随机造成因子 来继续模拟响应单直的分布情况，并根据对切线力的接受程度探寻与之适配的公益窗口。 我们还可以 将这一万次的模拟结果输出来，支持更细节的探寻，如基于模拟数据的过程能力分析 和动态交互的可视化分析和关联分析等等。 需要试用账或需要了解更多，欢迎联系我们，谢谢！
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05:21查看AI文稿AI文稿欢迎观看三分钟玩转数据分析系列。本期我们的主题是过程能力分析。 过程能力是指一个过程满足客户要求和工程规范的能力。过程能力以该过程产品质量特性的公差与过程输出总体变异的覆盖程度来表征。 有能力的过程是这样的一个过程，其过程质量特性输出的分布中心与目标重合，且绝大多数过程输出位于微割线之内。 过程能力指数是衡量过程能力的一个定量指标。在大家耳熟能详的过程能力指数当中， cp 与 pp 的区别主要在于总体变异估计的方式不同， 而 cpk 和 ppk 相对于 cp 和 pp 而言，考虑了过程输出中心的偏移，这为广大用户 提供了多过程能力分析平台里边用户结合不同的业务和分析场景来灵活选举。下面我们仅就最常用的过程能力分析平台来加以说明。对于一个按批次记录的单一过程质量特性的抽样数据而言，当我们对质量特性的变量赋予了规格性的隶属性之后， 通过点击分析质量和过程控制图，生成器在生成均值极差控制图的同时， 在报表的右侧同时生成了与之对应的过程能力分析报表。在过程能力分析报表当中，所谓组内 cn 能力是指基于 子组级差的均值估计的总体变异与之对应的过程能力指数是 cp 和 cpk 在很多教材中又被称之为短期过程能力指数。而所谓的总 c 管能力是指 基于二十五个子组一百二十五个观测的标准差来估计的总体变异与之对应的过程的力指数是 pp 和 ppk， 在很多教材中又被称之为长期过程的力指数。 基于当前过程能力分析报表，我们可以看出 cpcpkppppk 的绝对值都不高，因此当前制成的过程能力较低，而 cp 与 cpk 相差无几， pp 与 ppk 相差无几。结合输出的图形，我们可以看出，当前 前制成的过程能力较低不是由于过程输出的中心偏离目标导致的，而是由于过程输出的变异较大导致的。因此，后续改进应首先着眼于减少过程输出的变异程度。 而对于同等监控机制下的多过程质量特性的抽样数据，则提供了差异化的过程能力分析平台。以 drop 自带的 sammi conductorcompubilet 样本数据即为例， 当前数据表中的每一列表示的是一个单一过程质量特性。我们通过点击分析质量和过程过程能力，将这些裂变量纳入点击确定， 软件会自动提示当前设置逻辑异常的质量特性。裂变量我们点击确定，选择跳过，不予以修 修正。在众多的输出报表当中，以目标图为例， 其所表彰的含义是，这里的每一个方形标记表示的是原始数据表中的一个怎样特性。 由于这些质量特性的量高和尺度不同，因此目标图的杭州表示的是规格标准化的均值，越靠近两侧的质量特性，其过程输出的中心越偏离目标值。目标图的纵轴表示是规格标准化的标准差， 越靠上的质量特性，其过程输出的变异越大。而基于我们当前设定的 ppk 谕旨，一，粉红色的着色区域表示是过程能力小于一的质量特 性，需予以改进。绿色区域表示是过程能力大于一的质量特性，需予以保持。而黄色区域则表示是过程能力介于一和二之间的质量特性，需予以关注，防止恶化。 因此其可以一览众山小事的帮我们审视当前众多质量特性输出当中那些过程能力的平静和薄弱环节。 我们可以通过蜻蜓标签交互向下赚取更多细节，也可以通过单向详细报表逐一审视查阅， 还可以汇总报表的形式将这些量化结果进行 汇总出出。 好了，以上就是我们本期所要介绍的全部内容，需要试用 job 或想要了解更多，欢迎联系我们，谢谢！
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02:58查看AI文稿AI文稿欢迎观看战三分钟，玩转数据分析系列。本期我们的主题是操作录制和增强的日志模式。 操作录制和增强的日志模式是账目十六中内置的最新特性，依赖于他账目软件可以实时捕捉交互绘画过程中执行的活动，并自动记录事件相应的 gsl 代码。因此，我们 我们可以将自动生成的 jaco 脚本进一步集成为可重复的工作流程，以提高我们的数据处理与数据分析的效率。 我们双击打开章十六，依次点击文件，首选向日志，在模式的下拉框中选中增强，点击确定即可成功开启增强的日志模式。 如果您想具体对该模式的细节进行进一步的定制，可以在此界面上的表过滤器裂按窗口着色四个面板中做进一步的设置。 我们同时打开样例数据及贝克拉斯 fmax 与日制视图，接着把数据集中性别为飞秒的记录挑选出来，并依据年龄做一个身高体重的分布分析。 通过日制窗口，我们可以看到我们打开数据表匹配单元、格取子级、使用分布平台等操作都被记录了下来。我们也可以 可以单击相应的消息条目，或按住键盘 ctrl 加鼠标左键，在日志窗口的下方查看与操作记录对应的 jsl 代码。在日志窗口界面的过滤器中，帐篷允许我们输入关键词来过滤与其相匹配的 jsl 脚本，或使用关键字来过滤出相应的操作记录。 另外，我们还可以点击最右端的黑色三角形，允许过滤器接收正则表达式。我们打开另一个数据集卡尔 faccodet， 然后使用排气量你和马力依据国家分组。 再点击红色下三角，为国家等于这片的三点图添加礼盒线，再点击关闭礼盒。结果可以看到，我们打开数据到礼盒的所有操作都被记录了下来。此时我们又见 选中报表快照，点击运行脚本，之前的你和结果会重现出来。进一步的，我们还可选中所有的操作记录，并将其背后的 jsl 代码保存为一份完整的脚本文件。 将来只需要打开该脚本文件，点击运行脚本即可复盘。之前的操作需要了解更多请联系我们，谢谢！
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05:56查看AI文稿AI文稿欢迎回到 drum 教学指南，我们会透过简易好懂的教学，带您快速了解一个使用 drum 的技巧。 今天我们要分享的主题是如何利用 drum 的 disco 功能，帮助使用者建购报告仪表板，快速观察资料在各分析报告间的资讯及相关性，并储存成 drum 的报告格式或是交互性 htm 格式报告，分享给工作伙伴。 作为一款统计分析软体， drum 的连接式资料分析功能往往能帮助使用者更快速地了解资料之间的关系性。 运用 job 独有的 dashbow 功能，可以在一个画面试窗上观察分析各个 job 报告带来的重要资讯，整合各报告间的讯息。 相较于其他统计软体，报告跟报告之间往往缺少关联性的整合。壮普可以提供更全面、更整体性的分析， 配合 drum 的交互性 htm 格式报告输出功能， drum 的报告可以分享给其他不是 drum 的使用者，使 drum 的报告更方便、更广泛的分享给工作伙伴。顺畅团队的沟通及发展。 让我利用 jump 的 big class 资料说明，您可以在 help 下载 simple data， 下载 open the popular big class， 点 jump simple data table 中打开 big class 资料， 执行左上角脚本区的 distribution 脚本。我们可以发现 dream 的资料表和所有报告的图表都是联动的。也就是说，当您在 在资料表上选取某些资料，报告上的图表也会随之选取，反之易然。利用这个方式，我们可以很快的了解资料彼此间的相关性。 接着执行脚本区的百 vere red 弯位及 grabute light chart 脚本。当完成想要呈现在报告仪表板的报告后，可以由两种方式产生 dashboard。 第一种方式，您可以打开 fire 下的 new 下的 dashbow， 选择适当的模板或是选择空白模板，依序将报告根据需求放入试窗。 也可以用拖拉的方式改变报告格式及位置，或是根据需求放入 data filter 等功能。按下 run script 完成 dashboard 制作， 并根据需求调整仪表板的板面设定。 你也可以按下 dashboard 左上方红色三角形内的 self script to data table， 储存缴本制资料表。 第二种方式，你可以按下任何想要合并到仪表板的报告下方的黑色三角形，按下 combine window， 勾选你想要合并的报告，按下 ok 产生报告。接着可以根据需求调整版面，但此种方式储存的结果无法储存 存版面更改后的设定，所以如果要储存为脚本作为后续使用，请用第一种方式储存。 我们可以观察产生的 dashbow。 在仪表板中可以发现 edge 和 weight 有正相关， weight 和 high 也有正相关。 此外，我们也可以观察在弯位的报告中男女身高，虽然体检定结果是有差距 p v 六等于零点零二三，但差异不大。 观察百 h 的亥图表， h 等于十二，汉是三十，男女身高差异不大，甚至在 h 等于十二十。女生身高大于男生身高可以说明女生发育早，而男生在十四岁后开始发育身高，开始抽高， 渐渐拉开与女生的身高差距。利用 graph builder 选取 edge 等于十二。按下滑鼠右键，选择 rose 下的 rohi and is crew， 隐藏 edge 等于十二资料并重新 redo analysis， 可以发现弯位的报告中 pv 六等于零点零零四五，男女身高差距更显著。 接下来我们试着储存生成的 dashboard， 在 dashboard 报告上按下 fire 下的 safs， 选择档案类型为复档名点 jrp 即可储存 drom repo 格式，可以将此档案分享给 drom 的使用者， 若分享的对象没有撞，可以 储存互动性 h t m 格式作为分享 drop 资源部分的互动性报告，可以转为互动性 h t m 格式一样，在 dashbow 报告上按下 fire 下的 service， 选择 interactive h t m l with data 格式储存，即可分享给非 drop 用户。 让我们的 dashboard 适用于各产业各单位帮助。希望借由整合各统计报告，针对资料整体性的分析，挖掘更全面的资讯通盘的分析，作出更准确的判断及剖析的人员，使用 搭配互动性的 htm 格式或是 drop report 格式分享分析报告，可以快速让工作伙伴了解分析成果，加快分析讨论的步骤。 想了解更多转步数据分析技巧吗？欢迎在底下留言或一秒给我们，我们下次影片见！
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03:07查看AI文稿AI文稿各位朋友大家好，欢迎观看将三分钟玩转数据分析系列。本期我们的主题是定制设计。不得不提我们将 doe 的灵魂人物 doctor branley jeans， 两次布鲁保夫奖的得主，这是美国质量协会颁发给个人的最高奖项， 它是 gm 定制设计和确定性筛选设计的发明者。正因为有这样杰出的人物和团队， gm do 一不 仅包括传统的，而且包括更 modern 的。可以说我们 jump due 是世界一流的定制设计，可以输入各种不同类型的因子 构造包括特殊设计类型在内的众多设计，可谓一个定制设计在手，别无所求。今天我们来看一下来 来自四个不同产地的两种葡萄，经过怎样的处理才能获得最高的评级。将实验设计瞩目录下第一个就是定制设计。第一步，输入响应，本地只有一个响应就是评级。 接下来添加因子，可以添加的因子类型是多种多样，本地产地是四水平的分类因子产地，其他八个是凉水平的分类因子， 可以依次逐个添加品种，或者从定制设计旁边的红色下拉小按钮里面加载预保存的因子列表，加载因子因子就被加载进来。评机源是分区组因子，每个 有八次实验评级。原定制设计的另外一个很特殊的地方是可以让我们自定义因子的约束，可以添加或者修改各种其他类型的效应，像可以选择 必须或者弱可能。本例一共是四十次的实验制作设计，这就是根据我们的要求制作的一个四十个 run 的定制设计。 实验数据录入完成，将的实验设计会自动保存我们的礼盒模型，只需要点击模型左边的绿色小按钮进行即可。效应汇总统零 产地和温度的 p 值大于零点零五，就说明他们对响应影响并不是非常的显著。可以依次删除。利用预测刻画器来优化过程 因子的设置。利用意愿函数最大化意愿。记住这个设置 d 最优，同样记住波娜品种的最优设置。两个葡萄品种的的评级有所不同，这就决定了我们将来的 business 可能更多的选择这种品种。今天所讲的例子可以在张 帮助手册下面实验设计指南第四张定制设计找到。如果您需要试用 jum 或者想要了解更多，请联系我们，谢谢！
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