级别：初学者
【主持人】
Tatsuro Yamamoto, 日本 Gore GK Statistics
【公告摘要】
在本公告中。我们想介绍可用于拟合 JMP 模型的“对数线性方差模型”。通常，在通过拟合 JMP 模型执行回归分析或方差分析（一般线性模型）时会假设同方差性。然而，我们处理的数据往往偏离这个假设。在这种情况下，对数线性方差模型是一种非常有用的方法。作为防止分配不均的对策，使用了多种对策，例如变量的变化。另一方面，JMP的对数线性方差模型按原样分析数据，分析（建模）这些因素如何影响均值和变异，简单地使用预测曲线分析结果，你可以计算出来。我们还将介绍我们的使用示例。
【主讲人简介】
1994年3月名古屋工业大学材料工学研究生院毕业，就职于化学品制造厂。在我换工作之前，我专攻有机合成。转职日本戈尔GK后，投身统计学，从事统计教育和咨询工作20余年。在我开始致力于这项工作后，我立即遇到了 JMP，并确信没有更好的统计软件可供工程师使用。从那时起，我们推动了 JMP 作为内部使用的统计工具的普及。他对实用统计学有着浓厚的兴趣，并不断思考如何在从研发到生产技术的广泛领域中使用 JMP 来利用统计学。
