ロン・ケネット、KPA教授、サミュエル・ニーマン研究所、テクニオン、イスラエル、トリノ大学、イタリア
Christopher Gotwalt、チーフデータサイエンティスト、JMP
有名なスタンフォード大学の数学者であるサム・カーリンは、「モデルの目的はデータを適合させることではなく、質問を明確にすることです」と述べていると言われています（Kenett and Feldman、2022）。 モデルの一般的な役割に関する関連するマニフェストは、Saltelli et al（2020）に掲載されました。 この講演では、さまざまな目標を達成するためにさまざまなモデルがどのように使用されるかを探ります。 リッジ回帰、ラッソ、エラスティックネットなど、JMPGeneralizedRegressionプラットフォームで利用可能ないくつかのオプションを検討します。 私たちの主張を明確にするために、2つの例を使用します。 最初の例は、産業システムのテストで収集された63個のセンサーからのデータで構成されています（Kenett and Zacks、2021年の第8章から）。 2番目の例は、テキスト分析を使用してレビュー評価をモデル化するクロックスサンダルのAmazonレビューからのものです（Amazon、2022）。
参考文献
アマゾン、2022年、 https://www.amazon.com/s?k=Crocs&crid=2YYP09W4Z3EQ3&sprefix=crocs%2Caps%2C247&ref=nb_sb_noss_1
Feldman、M.およびKenett、RS （2022）、サミュエル・カーリン、Wiley StatsRef、 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/9781118445112.stat08377
ケネット、RSおよびザックス、S。 （2021）現代の産業統計：R、MINITAB、およびJMP、第3版、Wiley、 https://www.wiley.com/en-gb/Modern+Industrial+Statistics%3A+With+Applications+in+R%2C+MINITAB%2C+and+JMP%2C+3rd+Edition-p-9781119714903
Saltelli、A. et al（2020）モデルが社会に役立つことを保証する5つの方法：マニフェスト、自然、582、482-484、 https://www.nature.com/articles/d41586-020-01812-9
