私達は私達のセミナーにとても良い反応をしました。より良いモデルの構築 4月10日に3回目を迎え、100人近くが参加しました。世界中で20回配信されてきました。セミナーは「すべてのモデルは間違っていますが、いくつかは有用です」というジョージボックスの概念に基づいており、異なる予測モデリング手法を使用してモデルを構築する方法を調べます。 JMP Pro できるだけ役に立ちます。ジョージボックス前世紀の偉大な統計学者の一人であり、そして残念ながら今月初めに亡くなりました。
このセミナーはSam Gardnerによってキックオフされました。SamGardnerは、聴衆に統計モデリングの概要を説明しました。オーバーフィットこれは、基礎となる信号に焦点を合わせるのではなく、モデルがノイズを「予測する」ことにつながる可能性があるためです。このデータは、RMSEが最小のときを観察することによってどのモデルが最適であるかを検証するために使用されるため、JMP Proの "検証"サンプルを使用して最適なモデルを選択するのに役立ちます。JMP Proでは、データから3番目の「テスト」サンプルを差し控えることによって、モデルの良さを評価することもできます。これには、R2（モデル内の変動の割合を評価する）、AIC、BIC、混同行列、ROC、リフト曲線など、さまざまな手法で評価できます。
Samがデシジョンツリーを紹介し、次にJMP UKチームのRobert Andersonが、モデルを検証するためのデータの抑制と相まって、半導体プロセスエンジニアリングのケーススタディを使用してエンジニアリングリソースを適切なタスクに割り当てる方法を示しました。その結果、従来の統計モデリング手法と比較して、エンジニアリング作業の生産性が向上し、時間とコストが節約されました。
Samは研究開発の例でこれに続き、彼は分子構造に基づいて医薬化合物の融点を決定するために線形回帰モデルを構築しました。彼は探索的データ分析のような他の技術を組み合わせて重要な化合物を識別し、主成分分析とクラスタリングを使って変数を減らしました。
JMP Proを使用すると、ブースティングおよびバギング技法を適用して、より優れた決定木を構築できます。Robertは、これらが通信会社の顧客の混乱を予測するより正確なモデルを構築するためにどのように使用され、ユーザーが適切に販売されるようにできるかを示しました。彼はまた、モデルのインタラクティブなビジュアライゼーションを作成する方法も示しました。予測プロファイラー JMP（下の画像を参照） - シナリオ分析を使用して、経営幹部とコミュニケーションを取り、より良いビジネス決定を下せるようにします。
ニューラルネットワーク非常に柔軟なモデルであり、そのため過剰適合する傾向があります。Samは、財務リスクのケーススタディを使用して、より良いニューラルネットモデルを構築し、それらを比較する方法を示しました。科学者が実験室で時間とリソースを節約しながらそれらのモデルで実験を行うことができるように、彼はまたどのようにニューラルネットがレガシーデータを使って「モデルのモデル」を作るために使われ始めたかについて話しました。あなたはの例を見つけることができますどうやってグッドイヤーこれを使う私達のウェブサイトでよりよいタイヤを設計するため。
このセミナーの人気から続いて、5月1日と7日に、より良いモデルを構築するための2つのWebキャストを提供します。あなたとあなたの同僚は、以下から登録できます。当社のWebキャストページ 。6月25日には、JMP Proの新規ユーザーのための実習ワークショップも開催します。これの場所は厳しく制限されています、従ってそれ以上の細部がほしいと思えば、によって私に連絡できます Eメール 。
