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"JMP®: ANOVA 및 회귀 분석을 사용한 통계적 결정" 과정 홈페이지
요약: 이 과정은 단일 연속 응답 변수로 데이터를 분석하기 위해 분산 및 회귀 분석 방법을 사용하는 방법을 가르치고 통계적 모델 구축을 소개합니다.
기본 탐색 데이터 분석(EDA)을 수행하고 데이터에서 자연스러운 패턴을 발견하는 방법을 배웁니다. 신뢰 구간 및 가설 테스트와 같은 중요한 통계 개념을 도입하고 적용합니다. 이 과정은 또한 모델 해석 및 통계적 가정의 위반 해결을 포함하여 모델 구축의 원칙을 다룹니다. 과정이 끝날 때 캡스톤 연습을 통해 학생들은 지식을 적용할 수 있습니다.
지속: 14시간 분량의 콘텐츠.
양식:
- 주문형 -- 이 과정은 다음과 같이 제공됩니다. 주문형 전자 학습 . 지금은 다음을 통해 약간의 수수료를 내고 액세스할 수 있습니다. JMP 학습 구독 . 곧(2023년 말) 이 주문형 과정은 JMP 사용자 커뮤니티에서 무료로 제공되며 일부 현지 언어 자막 번역이 제공됩니다.
- 강사와 함께 온라인 라이브 -- 이 코스는 저희 웹사이트에서도 정기적으로 이용 가능합니다. 공개 과정 일정 . 공개 과정은 이 콘텐츠를 라이브 강사 , 그러나 현재 영어로만 제공되며 미국 청중에게 가장 편리한 시간에 제공됩니다(대부분의 강사가 미국 시간대에 있기 때문). 찾고 있는 내용이 보이지 않습니까?알려주세요 .
전제 조건: 이 과정을 수강하기 전에 다음을 완료하는 것이 좋습니다. JMP® 소프트웨어: 데이터 탐색에 대한 사례 연구 접근 방식 코스 또는 동등한 경험이 있습니다.
학습 목표:
- 신뢰 구간을 해석합니다.
- 가설 검정 수행 및 해석 피 -값.
- 산점도 및 상관 통계와의 관계를 탐색합니다.
- 단방향 ANOVA를 사용하여 여러 모집단 평균을 비교합니다.
- 단순 선형 회귀를 사용하여 연속 변수 간의 관계를 분석합니다.
- 일반 선형 모델을 사용하여 연속 응답과 여러 연속 또는 범주형 예측 변수 간에 모델을 구축합니다.
- 요인과 곡률 간의 상호 작용을 평가합니다.
- 통계적 가설 검정의 가정을 평가합니다.
강의 개요:
통계학개론
- 통계적 개념.
- 기술 통계 및 일부 그래프.
- 추론 통계.
- 가설 테스트.
- 일표본 티 시험.
범주형 요인을 사용한 분석
- 일원 분산 분석.
- 다중 비교.
- 검정력 및 표본 크기.
연속 요인을 사용한 분석
모델 빌딩
- 모델 빌딩 소개.
- 결합 요인.
- 모델 해석.
- 일이 잘못되었을 때.
캡스톤 연습
참조
추가 리소스
- 페어링됨 티 시험.
- 가정이 위반될 때 ANOVA의 대안.
- n-way ANOVA의 대조.
- 동등성 테스트.
기본 데이터 분석 및 모델링
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