Niveau : Débutant
【Présentateur】
Tatsuro Yamamoto, Japon Gore GK Statistiques
[Résumé de l'annonce]
Dans cette annonce. Nous aimerions présenter le "modèle de variance log-linéaire" qui peut être utilisé pour ajuster le modèle JMP. Normalement, l'homoscédasticité est supposée lors de l'exécution d'une analyse de régression ou d'une analyse de variance (modèle linéaire général) en ajustant un modèle JMP. Cependant, les données que nous traitons s'écartent souvent de cette hypothèse. Le modèle de variance log-linéaire est une méthode très utile dans de tels cas. Comme contre-mesure contre la distribution inégale, plusieurs contre-mesures telles que le changement de variables sont utilisées. D'autre part, le modèle de variance log-linéaire de JMP analyse les données telles qu'elles sont, analyse (modèle) comment les facteurs affectent la moyenne et la variation, et utilise simplement le profil de prédiction pour analyser les résultats. Vous pouvez le comprendre. Nous présenterons également des exemples de notre utilisation.
[Profil du présentateur]
Diplômé de l'École supérieure de génie des matériaux de l'Institut de technologie de Nagoya en mars 1994 et a obtenu un emploi dans un fabricant de produits chimiques. Jusqu'à ce que je change de métier, je me suis spécialisé dans la synthèse organique. Après avoir changé d'emploi au Japon Gore GK, il s'est engagé dans les statistiques et a été impliqué dans l'enseignement statistique et le conseil pendant plus de 20 ans. Immédiatement après avoir commencé à m'engager dans ce travail, j'ai rencontré JMP et j'étais convaincu qu'il n'y avait pas de meilleur logiciel statistique pour les ingénieurs. Depuis, nous avons favorisé la diffusion de JMP en tant qu'outil statistique utilisé en interne. Il s'intéresse beaucoup aux statistiques pratiques et continue de réfléchir à la manière d'utiliser les statistiques à l'aide de JMP dans un large éventail de domaines, de la recherche et du développement aux technologies de production.
