<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ein Workshop an der Northeastern University am 01.12.2015, koordiniert von Alyssa Faria in der Gruppe Academic Technology Services. Informationen aus dem von Alyssa erstellten Registrierungsformular finden Sie unten.
Rund 13 Teilnehmer waren anwesend, darunter Fakultäten, Mitarbeiter und Studenten aus den Bereichen Supply Chain, Chemieingenieurwesen, Gesundheitswissenschaften, Wirtschaft, Rechnungswesen, Chemie und Finanzen.
Zu den wichtigsten Fakultätsmitgliedern gehören:
Dimitrios Fotiadis (Supply Chain) - verschickte Bücher, Follow-up-E-Mails - Dimitrios möchte einen Workshop für die Fakultät der Business School einrichten.
Paul Chiou (Finanzen) - interessiert an JMP für Zeitreihen
JMP oder SAS werden nicht häufig verwendet. Es gab viele Fragen dazu, was in JMP und SAS verfügbar ist, welche Unterschiede bestehen und was Northeastern für eine Lizenz hat.
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Kostenloser Campus Workshop:
Datenanalyse mit JMP
Dienstag, 1. Dezember 2015 • 12:30 - 14:30 Uhr
Discovery Lab, 138A Snell Library
JMP ist eine benutzerfreundliche eigenständige Statistik- und Grafiksoftware des SAS Institute. Es bietet umfassende Funktionen für jeden akademischen Bereich und eine interaktive Point-and-Click-Oberfläche sowie verknüpfte Analysen und Grafiken machen es ideal für die Forschung und den Einsatz in Statistikkursen, von der Einführung bis zum fortgeschrittenen Niveau. JMP läuft unter Windows- und Macintosh-Betriebssystemen und fungiert auch als einfache Point-and-Click-Schnittstelle zu SAS®, R, MATLAB und Excel.
Kommen Sie und sehen Sie, wie Sie JMP für die Zusammenfassung, Visualisierung und Analyse von Daten verwenden, wobei der Schwerpunkt auf den Neuerungen in unserer neuesten Version, JMP 12, liegt. Bringen Sie Ihren Laptop mit installiertem JMP mit.
Leichte Erfrischungen zum Servieren.
Agenda: Erste Schritte mit JMP
Grundlegende Navigation und Verwendung von JMP
Datenzusammenfassung und interaktive Visualisierung für eine, zwei und viele Variablen: von beschreibenden Statistiken bis zu geografischen Karten
Analyse von univariaten, bivariaten und multivariaten Daten: T-Tests, paarweise Vergleiche, ANOVA und einfache, multiple und logistische Regression
Multivariate Methoden: PCA, Clustering, Diskriminanz- und Faktoranalyse
Prädiktive Modellierung: Klassifizierungs- und Regressionsbäume, neuronale Netze, bestrafte Regressionsmethoden und Modellvergleich
Ressourcen zum Lernen und Lehren mit JMP: Lehrmodule, Permutationstests, Simulatoren und Taschenrechner
Neue Funktionen in JMP 12
Weitere Themen auf Anfrage: DOE, Qualität, Zuverlässigkeit, Zeitreihen, Marktforschung, kategoriale (Umfrage-) Analyse und gemischte Modelle, Integration mit R, SAS und MATLAB
