級別：高級
【主持人】
SAS Institute Japan K.K. JMP 日本分部
技術組高級測試員 Yusuke Ono
[演示概述]
對於那些已經熟悉線性回歸分析、最大似然估計和多元正態分佈等基本統計知識的人，我將介紹 JMP Pro 17 中“結構方程模型”平台的新功能。 JMP Pro 中的“結構方程模型”平台允許您基於假設多元正態分佈的全信息最大似然估計來估計具有潛在變量的線性模型。對各種線性模型進行推理，包括具有潛在變量的路徑分析和驗證性因素分析。由於分析師假設的模型可以通過繪製路徑圖來指定，因此可以直觀地理解假設模型中變量之間的關係。 JMP Pro 17 還支持多總體分析。在簡單介紹了一些可以擬合結構方程模型的模型之後，我將介紹JMP Pro 17的新功能，重點介紹多總體分析。
[主持人簡介]
1994年畢業於北海道大學文學部。 1996年入職Sass Institute Japan Co., Ltd.（當時）。在技術支持部門從事與統計相關的客戶支持工作。 2001 年離開公司後，他曾在一家製藥公司擔任生物統計學家，在一家製造工程公司擔任程序員，並在 2005 年重新加入 SAS Institute Japan 之前擔任自由職業者。作為 JMP 日本分部的測試員，他參與了軟件測試和翻譯校對。 2014年，RSS/JSS研究生文憑（以優異成績通過日本統計學會統計測試RSS/JSS最佳成績獎）。 2012年，統計考試一級（生物統計學）。由 Tourangeau, R. 合譯， 康拉德，F. G., and Couper (作者) Noboru Ohsumi, Makiko Nio, Junji Ida, Yusuke Ono (2013 譯) Science of Web Research, Asakura Publishing, Le Roux, B. and Rouanet, H. (作者) Noboru Ohsumi, Ono 譯者Yusuke 和 Makiko Nio (2010)，多重對應分析歐姆。
@Ch8 様
演講者是小野佑介（SAS Institute Japan Co., Ltd. JMP Japan Division）。
感謝您的聆聽與評論。
我認為由於我的演示不佳，有很多部分難以理解，但如果您有任何疑問，請在這裡發表評論或給我發電子郵件。
