みんなおはよう、
私たちの行動を一元化するために、この件名について電子メールで交換されたすべてのものをここに投稿します。
日付：2022年2月10日木曜日午前10時12分
の：ステファン
チェックリストの形での二変量モデリング支援の提案に関するウェビナー（6月6日）の次のビデオ会議（3月17日）を少し前に準備するために、私はあなたに戻ってきます。
添付のExcelファイルでこのチェックリストの最初のドラフトを提供します（ファイル1を参照） （「二変量モデリング」というタイトルのタブ＃2。 「データ準備」というタイトルのタブ＃1は無視してください）
あなたの入力は大歓迎です！ ステップを追加したり、ナンセンスを修正したり、コメントを追加したり（PS：イニシャルを示してください）、さらには列（例：「使用するJMPプラットフォーム」）を追加することを躊躇しないでください。 参考までに、YとXが連続変数である場合にのみ焦点を当てましたが、他の場合にも対処することを念頭に置いていましたか？
フォームについて心配する必要はありません。これは単なる作業ドキュメントです。 この点については後で説明します。
ビデオ会議の前にコンテンツについて合意に達することができれば、それは完璧です。
したがって、次のことに焦点を当てることができます。
- 決定的なコンテンツレビュー
- 放送フォーマットの選択
- ウェビナー組織
- シナリオ/進捗状況の定義
- 例の選択
- プレゼンターの選択
日付：2022年2月11日金曜日15:01
の：ビクター
この素晴らしい包括的な仕事をありがとう！
実際、「Fit YbyX」または「FitModel」プラットフォームの使用に応じて、オプションの数は同じではありません...
表に記載されているオプションまたはテストを両方のプラットフォームで必ずしも実行できるとは限らないため、2つを分離することも興味深いと思います。したがって、すべてはデータセットと使用目的によって異なります。
- 「FitYbyX」（および「Distributions」、「Screening> Explore Outliers」、「Multivariate」などの他のプラットフォーム）を使用した探索的アプローチから始めます。 ）。
- 「FitModel」とあなたが言及した利用可能なテストでモデリングパーツにアプローチします。
私からのいくつかの追加（おそらくモデリングトピックのパート2にあるかもしれませんか？）：
- R²係数の場合、実際には必要な最小値はありません。すべてがコンテキストに依存します。要因に基づくプロセスで歩留まり/生産データを使用する場合は、システムを可能な限りモデル化するように努めます。したがって、R²たとえば、0.6〜0.7未満の場合、非常に残念です。考慮されていない他の影響力のある要因が存在する可能性があります… 感覚/好み/味覚の研究では、さまざまな属性に従って人々の好みを説明するためにR²0.5を取得することは、すでに非常に有益です（JMP Publicの個人的な例、誰かの好みの45％を説明するビールの分析は非常に興味深いです： ）。
- 適合/過剰適合の欠如（および分析を歪める外れ値の存在）のために、私は本当にR²PRESSを使用するのが好きです：毎回n-1ポイントで計算されたR²を平均することによって計算されます、これは一般化の問題を検出するのに役立ちますR²とR²Pressが大きく異なる場合のモデル。 先端をありがとうダミアン;）
- 残差については、「スチューデント化残差」を表示することも非常に有益であり、問題を一目で特定することができます。
- 外れ値に関しては、外れ値スクリーニングプラットフォームは非常に優れていますが、次元数が多い問題の場合は、「多変量」プラットフォーム->ジャックナイフ距離による外れ値分析を行います。
「FitYbyX」プラットフォームでは、カテゴリデータの場合にも多くのことが言えます。ANOVA（平均の比較、平均と標準偏差/分散の同等性テストなど）、偶発性の分析…
最後に、フィレンツェに送信した2つの虎の巻を添付します。これらの虎の巻は、統計的検定を実行するのに非常に実用的です。face_souriant_avec_des_yeux_laughing： （ファイル2および3を参照）
日付：2022年2月11日金曜日17:18
の：アンドリュー
この仕事とあなたの考えをステファンとビクターに感謝します。
提案されたテーブルはとても良いです。 コマンドを実装する手段、関連するJMPオプションを列に示し、既存のファイルと区別するためにヘルプを利用することで、より多くのものをもたらすことができると思います。 （ファイル4を参照） （黒帯、オリヴィエのメソッドシートなど）。チートシートはJMPを使用するためのものである必要があります。 JMPメニューでF列を追加しました（ファイル5を参照） 。 この列は、データを解釈するための適切なグラフ、適切な値、適切なp値を取得するのに役立ちます。
例として、FitLeastsquaresプラットフォームからオプションのリストを取得しました（ファイル6を参照） 。 オプションは、チェックする1つのポイントに関連付けることができます。 以下に私の好みを見ることができます。
次に、R²およびその他の相関係数のしきい値レベルに非常に注意します。 これらは確率変数であり、それらの重要性を確認するためにテストを実行する必要があります。 弱いが有意な線形相関係数（R²の理想）で満足することができます。
おそらく、前進するために、作業するラインを分割する必要があります。 どう思いますか ？
スレッドを開始していただき、ありがとうございます。 これで、委員会のスライドで計画していた時間が他のことに使われたと思います！
日付：2022年2月17日金曜日午後2時55分
の：アンナ
このテーマに関するすべての提案に感謝します！
すぐにいっぱいになる（またはあふれる）リスクがあると思います。 セッション：smiling_face_with_laughing_eyes：
この最初のセッションではFitYby Xプラットフォームに焦点を当て、7月に予定されているモデリングの2番目のセッションではFitモデルを残すことができなかったのではないかと思います。
私の意見では、変数が定量的であるか定性的であるかに応じて、さまざまなシナリオに対処するのが良いかもしれません。
そして実際には、非常に実用的なJMPにとどまり、各ステップで対応する情報をどこで探して見つけるかを知っています。
日付：2022年2月23日金曜日午後1時28分
の：ビクター
この最初のモデリング部分に関するさまざまなコメント、および分析（およびプラットフォーム）の数の削減に焦点を当てる必要性をフォローアップするために、JMPの単変量および二変量分布で可能な分析と統計的検定の簡単な要約を提供します。 DistributionsとFitYbyXプラットフォームを使用する（ファイル7を参照） 。
すべてを確認する必要はないと思いますが（1時間のウェビナーでは短いかもしれませんが…）、これらの分析の一部でアプリケーションケースをピックアップし、ユーザーがナビゲートできるチートシートのフローチャートを作成できます。彼らが持っているデータと彼らの目標（モデリング、統計的検定/比較、視覚化など）に応じて適切なプラットフォームに。
統計的テストのいくつかの例をこのウェビナーにプッシュすることをお勧めします。これらは、データセットをよりよく理解するための探索的分析で重要であり、より複雑なプラットフォーム/分析（実験計画の分析、MSA、…）でも見られるためです。したがって、単純な例でそれらがどのように機能するかを理解できると、より複雑な分析の背後にあるロジックをよりよく理解できるようになります。実験計画（および関連する仮説）または測定システム分析（および機器、オペレーターなどに応じた分析の差異） 。）… ：smiling_face_with_laughing_eyes：
日付：2022年2月23日金曜日午後2時22分
の：ステファン
私たちのグループのために数日間取り組んできたものをあなたに送るつもりでした。
（作成された）データケースで送信したチェックリストのプロトタイプをテストしたかったのです。 （ファイル8および9を参照） 。 これにより、ウェビナー中に展開できるフレームに加えてアイデアが得られます。
これは、以下を使用した2変量モデリングの場合のみを扱います（私はそれが私が慣れているものであると認めます）。
- アンが推奨したように、Fit Y by Xプラットフォーム（この機会に再発見したもの：smiley_face_with_laughing_eyes：）だけではありません。 ）。
- しかし、Fit Modelプラットフォーム（私は実際に毎回本能的に行きます）もあります
ビクターの電子メールと文書を読んで、私たちは私たちがしなければならないことを言うことがたくさんあることに気づきます... ウェビナーを分割するか、抜本的な選択をしてください！
（アンドレ、フローレンス、ビクターとステファンを組み合わせる方法を教えてくれます：face_qui_tire_la_langue_et_plisse_les_yeux： ）。
日付：2022年2月23日金曜日16:36
の：ビクター
スライドをありがとう、それは問題を解決するための興味深い段階的なアプローチです。
私の場合、Excelファイルはプロセスを表すのにあまり役立たず、必ずしも明確ではありませんでしたが、データ、分布、および実行したいことに従って虎の巻側を強調したいと思いました（PJの例を参照） ）。 （ファイル10を参照） JMPでは、統計的検定で以前に送信したフローチャートのように（フローチャートの精度は、忙しすぎないように考慮する必要があります…）。
2つのアプローチは非常に補完的だと思います。Stéphaneはデータセットを分析するときに何ができるかとさまざまな予防策を示し、チートシートはニーズに応じて引き出すための「可能性の範囲」を示します。smiling_face_with_laughing_eyes：
ドキュメントに関して、そしてフィレンツェからの電子メールに続いて、おそらく私たちはすべてのドキュメント（Excel、pptなど）をアップロードすることができます 私たちのコミュニティスペースで、それらを同じ場所に置くために（そしていくつかの電子メールを通してではなく）？
- それらをどこに置くことができるかを確認するために（現在のすべての作業ファイルをグループ化したナレッジベースの記事を作成します。最初の投稿に応じて次の記事が表示されますか？）？
Stéphaneが指摘しているように、StéphaneとVictorを関連付けるのは危険な場合があります。face_qui_tire_la_langue_et_plisse_les_yeux：
日付：2022年2月23日金曜日午後4時53分
の：フィレンツェ
何が効くのか!!! 素晴らしい ！！！
ウェビナーの基本は本当にそこにあると思います！
私はただ一言だけ言います：JMPが単純であるという事実にとどまることを忘れないでください！ ですから、単純化する必要があると思います。 そして、上記で、私はあなたにビクターに加わります。 あなたのExcelファイルは非常に興味深いですが、密度が高すぎます。 PPTのように、より階層的な構造で提供する必要がありますが、PPTも高密度であるため、より見やすくなります。
上記のグループに投稿できると思います。 そして突然、このレベルで反応したり、コメントしたりします。最終的にはもっと簡単かどうかを使って見ていきます！ モデリンググループのリーダーに最初の投稿を作成させました。
3月17日に会いましょう。このコンテンツをすべて配置し、大きな課題として、1時間以内に元に戻してください!!!!
準備ウェビナーのレポート。
日にち：03/17
参加者：フローレンス、アン、イザベル、アンドレ、ビクター、トーマス、ステファン
6月9日のウェビナーの開催
-データの性質に応じてユースケースを使用するようにユーザーに指示するフローチャートの紹介プレゼンテーション。 この部分を魅力的で有益なものにして、聴衆の注意を引き付けます
-プレゼンテーション番号1：カテゴリデータのケース（ANOVA）（20分）、ビクター
-プレゼンテーションN°2：連続データの場合（FitXbyY、FitModel）（20分）、Stéphane
-プレゼンテーションN°3：製薬分野に適用可能な規制の枠組み、トーマス
推奨事項
- 単純にする！ プレゼンテーションをアクセシブルで魅力的なものにする... キラキラ入れて！
-ウェビナーの各部分に魅力的なタイトルを考えてください
-聴衆のすべてのユーザーが心配しなければならないことを念頭に置いて、「ビジネス」、「産業コンセプト」のプレゼンテーションを方向付けます
-経験の浅いユーザーを怖がらせる可能性のある変数の変換を過度に主張しないように注意してください
次の会議
4月13日午前10時から11時
私が何かを忘れた場合は、この投稿に気軽にコメントしてください（特にトーマス、私はあなたの部分について言われたことに本当に満足していません）
