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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、分散分析と回帰分析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び、統計モデルの構築を紹介します。
初歩的な探索的データ分析 (EDA) を実行し、データ内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。 コースの最後にある Capstone 演習では、学生が知識を応用できるようになります。
間隔： 14時間のコンテンツ。
モダリティ:
- オンデマンド -- このコースは次の形式で利用できます無料のオンデマンド e ラーニング。このコースは現在英語のみで利用可能ですが、字幕の現地語翻訳も計画中です。今すぐ登録！
- インストラクターとオンラインでライブ -- このコースは、弊社のウェブサイトでも定期的に受講可能です。公開講座スケジュール。 公開講座はこの内容を学ぶ機会です。ライブインストラクター, しかし、現在は英語でのみ提供されており、米国の聴衆にとって最も都合の良い時間帯でのみ提供されています（講師のほとんどが米国のタイムゾーンにいるため）。 探している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、 JMP 入門: オンデマンド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。
- 仮説検証を実行して解釈するp -価値観。
- 散布図と相関統計を使用して関係を調べます。
- 複数の母集団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予測子またはカテゴリ予測子との間のモデルを構築します。
- 因子と曲率の間の相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：
統計学入門
- 統計的な概念。
- 記述統計とそのグラフの一部。
- 推論統計。
- 仮説検証。
- ワンサンプルtテスト。
カテゴリカル因子を使用した分析
- 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
- 関係性を探ります。
- 単純な線形回帰。
- 多項式回帰。
モデル構築
- モデル構築の紹介。
- 要素を組み合わせる。
- モデルの解釈。
- 物事がうまくいかないとき。
キャップストーン演習
参考文献
追加リソース
- ペアリング済みtテスト。
- 仮定に違反した場合の ANOVA の代替手段。
- n-way ANOVA での対比。
- 等価性テスト。
基本的なデータ分析とモデリング
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