우리는 세미나에 대한 호의적 인 반응을 보았습니다. 더 나은 모델 만들기 4 월 10 일에 세 번째 행사를 열었으며 거의 100 명이 참석했습니다. 전 세계에 20 번이나 전달되어 전세계적인 성공을 거두었습니다. 이 세미나는 "모든 모델이 잘못되었지만 유용합니다"라는 George Box의 개념에 기반을두고 있으며 다른 예측 모델링 방법을 사용하여 모델을 만드는 데 사용할 수있는 방법을 조사합니다. JMP Pro 가능한 한 유용합니다. 조지 박스 지난 세기의 위대한 통계 학자 중 한 사람이며 슬프게도 이번 달 초에 세상을 떠났습니다.
이 세미나는 Sam Gardner에 의해 시작되었습니다. Sam Gardner는 관객에게 통계 모델링에 대한 소개와 피하기가 왜 중요한지 설명했습니다. 과핑 이는 기본 신호에 초점을 맞추는 대신 모델이 소음을 "예측"하도록 유도 할 수 있기 때문입니다. JMP Pro에서 "Validation"샘플을 사용하여 최상의 모델을 선택할 수 있도록 데이터를 억제 할 수 있습니다.이 데이터는 RMSE가 최소 일 때를 관찰하여 가장 적합한 모델을 검증하는 데 사용되기 때문입니다. 또한 JMP Pro를 사용하면 데이터에서 세 번째 "테스트"샘플을 보유하여 모델이 얼마나 좋은지 평가할 수 있습니다. 그것은 R2 (AIC, BIC, Confusion Matrices, ROC 및 Lift curves)의 변동성을 평가하는 기술을 포함하여이를 평가하는 다양한 기술을 가지고 있습니다.
Sam은 의사 결정 트리를 소개했으며 JMP UK 팀의 Robert Anderson은 모델을 검증하기 위해 데이터를 보유하는 것과 더불어 반도체 프로세스 엔지니어링 사례 연구를 사용하여 엔지니어링 리소스를 올바른 작업에 할당하는 방법을 보여주었습니다. 결론은 기존의 통계적 모델링 방법에 비해 시간과 비용을 절약하면서 엔지니어링 작업을보다 생산적으로 수행하는 것이 었습니다.
Sam은 분자 구조에 기반한 제약 화합물의 융점을 결정하는 선형 회귀 모델을 구축 한 연구 및 개발 사례를 사용했습니다. 그는 주요 화합물 분석 및 주요 구성 요소 분석 및 클러스터링을 사용한 가변 감소를 확인하기 위해 탐색 데이터 분석과 같은 다른 기술을 결합했습니다.
JMP Pro를 사용하면 더 나은 의사 결정 트리를 구축하기 위해 부스팅 및 부대 기법을 적용 할 수 있습니다. 로버트는 통신 회사에서 고객 이탈을 예측하는보다 정확한 모델을 구축하는 데 이들을 사용하여 사용자가 적절하게 판매 될 수있는 방법을 보여주었습니다. 그는 또한 모델의 대화 형 시각화를 만드는 방법을 보여주었습니다. 예측 프로파일 러 JMP에서는 (아래 이미지 참조) 시나리오 분석을 사용하여 임원과 의사 소통하고 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.
신경망 매우 유연한 모델이므로 지나치게 적합합니다. Sam은 재무 위험 사례 연구를 사용하여 더 나은 신경망 모델을 작성하고 비교하는 방법을 보여 줬습니다. 그는 또한 신경망이 레거시 데이터를 사용하여 "모델 모델"을 구축하는 데 어떻게 사용되는지에 대해 이야기 했으므로 과학자는 이러한 모델에 대한 실험을 수행 할 수있어 실험실에서 시간과 리소스를 절약 할 수 있습니다. 당신은의 예를 찾을 수 있습니다. 방법 좋은 해 이것을 사용한다. 우리의 웹 사이트에서 더 나은 타이어를 설계하십시오.
이 세미나의 인기에 이어 5 월 1 일과 7 일에 더 나은 모델을 구축하기위한 두 가지 웹 캐스트를 제공 할 예정입니다. 귀하와 귀하의 동료는 웹 캐스트 페이지 . 우리는 또한 6 월 25 일에 JMP Pro의 새로운 사용자를위한 실습 워크숍을 하루 동안 개최 할 것입니다. 이것에 대한 장소는 엄격하게 제한되어 있으므로 자세한 내용을 알고 싶으면을 통해 저에게 연락하십시오. 이메일 .
