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「JMP®: ANOVA と回帰を使用した統計的決定」コースのホームページ
まとめ：このコースでは、分散分析と回帰手法を使用して、単一の連続応答変数でデータを分析する方法を学習し、統計モデルの構築を紹介します。
基本的な探索的データ分析 (EDA) を実行し、データの自然なパターンを発見する方法を学びます。 信頼区間や仮説検定などの重要な統計概念が導入され、適用されます。 このコースでは、モデルの解釈や統計的仮定の違反への対処など、モデル構築の原則についても説明します。 コースの最後のキャップストーンプラクティスにより、学生は知識を応用できます。
間隔： 14時間のコンテンツ。
モダリティ:
- オンデマンド -- このコースは、オンデマンド e ラーニング. 現在、これは少額の手数料でアクセスできます。 JMP ラーニング サブスクリプション. まもなく (2023 年後半)、このオンデマンド コースは JMP ユーザー コミュニティで無料で利用できるようになり、字幕用のローカル言語の翻訳が追加されます。
- インストラクターと一緒にオンラインでライブ -- このコースは、公開講座スケジュール. 公開コースは、このコンテンツを一緒に学ぶ機会です。ライブインストラクター、しかし、それらは現在英語でのみ提供されており、米国の聴衆にとって最も便利な場合があります (ほとんどのインストラクターは米国のタイムゾーンにいるため)。 お探しのものが見つかりませんか?我々に教えてください.
前提条件:このコースに参加する前に、以下を完了することをお勧めします。 JMP® ソフトウェア: データ探索へのケース スタディ アプローチコースまたは同等の経験をお持ちの方。
学習目標：
- 信頼区間を解釈します。
- 仮説検定を実行して解釈するp -値。
- 散布図と相関統計との関係を調べます。
- 複数の母平均を一元配置分散分析で比較します。
- 単純な線形回帰を使用して、連続変数間の関係を分析します。
- 一般線形モデルを使用して、連続応答と任意の数の連続またはカテゴリカル予測子の間のモデルを構築します。
- 因子と曲率の間の交互作用を評価します。
- 統計的仮説検定の仮定を評価します。
コース概要：
統計入門
- 統計の概念。
- 記述統計とそのグラフの一部。
- 推論統計。
- 仮説検定。
- ワンサンプルtテスト。
カテゴリ因子による分析
- 一元配置分散分析。
- 複数の比較。
- 検出力とサンプル サイズ。
連続因子による分析
モデル構築
- モデル構築の紹介。
- 要因の組み合わせ。
- モデルの解釈。
- 物事がうまくいかないとき。
絶頂演習
参考文献
その他のリソース
- ペアリングtテスト。
- 仮定に違反した場合の ANOVA の代替。
- n-way ANOVA の対比。
- 同等性テスト。
基本的なデータ分析とモデリング
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