等级：初学者
【主持人】
Tatsuro Yamamoto, Gore 日本统计
[演示概述]
在本公告中。我们将介绍可用于 JMP 模型拟合的“对数线性方差模型”。在 JMP 模型拟合中执行回归分析或方差分析（一般线性模型）时，通常假设方差相等。然而，我们实际处理的数据往往会偏离这个假设。在这种情况下，对数线性方差模型是一种非常有用的方法。作为对不等方差的对策，采用了变量变换等一些对策。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）因素如何影响均值和方差，并简单地使用结果来预测轮廓。您可以掌握它。我们还将介绍一些在我们公司的使用示例。
[主持人简介]
1994年3月名古屋工业大学大学院化学工学部毕业，就职于化学品制造商。在我换工作之前，我专攻有机合成。转到 Gore Japan LLC 后，他致力于统计工作，从事统计教育和咨询工作已有 20 多年。在我开始致力于这项工作后不久，我发现了 JMP，并坚信没有比这更好的统计软件供工程师使用了。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利用 JMP 进行统计。
