레벨 : 중급
[발표자]
Bill Worley, JMP Senior Global Enablement Engineer, SAS Institute Inc.
【발표 개요】
최근 스펙트럼 데이터를 이용하여 예측 모델을 만들 때, PLS 회귀 (Partial Least Squares regression)을 사용했습니다. 이 발표에서는 함수 데이터 탐색기 (FDE) 실험 계획 (DOE)의 공변량 기능을 사용할 새로운 접근 방식을 사용하여 더 적은 스펙트럼 데이터에서 좋은 예측 모델을 만드는 방법을 소개합니다. 이 새로운 방법은 기존 예측 모델을 만들 때 사용했던 데이터의 1/4에서 1/3을 사용합니다. 또한 스펙트럼 데이터의 분석 방법으로 JMP 15의 새로운 플랫폼 인 모델을 기반 다변량 관리도 (MDMCC)에 대해서도 소개합니다.
[발표자 프로필]
Bill Worley는 JMP의 팀에 가입하기 전에, Procter & Gamble에 14 년 소속으로 지난 5 년간 모델링 / 시뮬레이션 그룹의 기술 리더로서 JMP의 사용을 교육, 지원하는 입장에있었습니다. Worley는 화학자이며, 신시내티 대학에서 화학 석사 학위를 취득하고 있습니다
