Niveau: Anfänger
【Moderator】
Tatsuro Yamamoto, Japan Gore GK Statistik
[Zusammenfassung der Ankündigung]
In dieser Ankündigung. Wir möchten das "log-lineare Varianzmodell" vorstellen, das zur Anpassung des JMP-Modells verwendet werden kann. Normalerweise wird Homoskedastizität angenommen, wenn eine Regressionsanalyse oder Varianzanalyse (allgemeines lineares Modell) durch Anpassen eines JMP-Modells durchgeführt wird. Die von uns verarbeiteten Daten weichen jedoch häufig von dieser Annahme ab. Das log-lineare Varianzmodell ist in solchen Fällen eine sehr nützliche Methode. Als Gegenmaßnahme gegen eine ungleiche Verteilung werden verschiedene Gegenmaßnahmen wie z. B. die Änderung von Variablen verwendet. Andererseits analysiert das log-lineare Varianzmodell von JMP die Daten so wie sie sind, analysiert (modelliert), wie die Faktoren den Mittelwert und die Variation beeinflussen, und verwendet einfach das Vorhersageprofil, um die Ergebnisse zu analysieren. Wir werden auch Beispiele für unsere Anwendung vorstellen.
[Moderatorenprofil]
Abschluss an der Nagoya Institute of Technology Graduate School of Materials Engineering im März 1994 und Anstellung bei einem Chemiehersteller. Bis zu meinem Jobwechsel habe ich mich auf organische Synthese spezialisiert. Nach seinem Jobwechsel zu Japan Gore GK hat er sich der Statistik verschrieben und ist seit über 20 Jahren in der statistischen Ausbildung und Beratung tätig. Unmittelbar nachdem ich begonnen hatte, mich dieser Arbeit zu widmen, traf ich JMP und war überzeugt, dass es keine bessere Statistiksoftware für Ingenieure gab. Seitdem fördern wir die Verbreitung von JMP als internes statistisches Werkzeug. Er hat ein starkes Interesse an praktischer Statistik und denkt weiterhin darüber nach, wie man Statistik mit JMP in einer Vielzahl von Bereichen von Forschung und Entwicklung bis hin zu Produktionstechnologie nutzen kann.
