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“JMP®：使用方差分析和回歸進行統計決策”課程主頁
概括：本課程教您如何使用方差分析和回歸方法來分析具有單個連續響應變量的數據，並介紹統計模型的構建。
您將學習如何執行基本的探索性數據分析 (EDA) 並發現數據中的自然模式。 引入並應用了重要的統計概念，例如置信區間和假設檢驗。 該課程還涵蓋模型構建的原則，包括模型解釋和解決違反統計假設的問題。 課程結束時的頂點練習讓學生能夠應用他們的知識。
期間： 14小時的內容。
方式：
- 點播——本課程可作為免費點播電子學習。該課程目前僅提供英語版本，但本地語言翻譯字幕正在計劃中。現在報名！
- 與講師在線直播——本課程也定期在我們的網站上提供公開課程表。 公共課程是一個學習這些內容的機會現場教練，但目前僅以英語提供，有時對美國觀眾來說最方便（因為我們的大多數講師都在美國時區）。 沒有看到您要找的東西？讓我們知道。
先決條件：在參加本課程之前，建議您完成JMP 入門：按需課程或具有同等經驗。
學習目標：
- 解釋置信區間。
- 進行假設檢驗並解釋p -價值觀。
- 探索散點圖和相關統計的關係。
- 使用單向方差分析比較多個總體均值。
- 使用簡單線性回歸分析連續變量之間的關係。
- 使用一般線性模型在連續響應和任意數量的連續或分類預測變量之間構建模型。
- 評估因素和曲率之間的相互作用。
- 評估統計假設檢驗的假設。
課程大綱：
統計學概論
- 統計概念。
- 描述性統計及其一些圖表。
- 推論統計。
- 假設檢驗。
- 一個樣品t測試。
分類因素分析
連續因子分析
建築模型
- 模型構建簡介。
- 綜合因素。
- 模型解讀。
- 當事情出錯時。
頂點練習
參考
其他資源
- 配對t測試。
- 當假設被違反時方差分析的替代方案。
- n 路方差分析中的對比。
- 等效性測試。
基礎數據分析和建模
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