使用していない最も柔軟なモデリングプラットフォーム（2019-US-TUT-293）レベル：中級
クレイバーカー、JMP主任研究統計学者、SAS
一般化回帰—怖いように聞こえますが、そうではありません。JMP Proのこのプラットフォームは、最も一般的な線形モデリング演習を処理できます。可能性の海（つまり、変数選択）で最適な予測子のセットを見つける必要がありますか？このプラットフォームはそれを行うことができます。2つ以上のレベルでカテゴリカル応答をモデル化する必要がありますか？一般化回帰はそれを行うことができます。カウントデータや歩留まり率などの非正常な応答に問題がありますか？これらの応答で他のモデリング手法が失敗する場合、一般化回帰はそれらをapllombで処理します。このプラットフォームを使用していない場合は、見逃しています。ジャンルグを使用して、さまざまな設定でモデルを構築する方法を検討します。直交計画実験から始めて、大規模な観測データセットに移行します。
予測モデリングチュートリアル
