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Kurs-Homepage „JMP® Pro: Analysieren von Kurven und Profilen mit dem Funktionsdaten-Explorer“.

Zusammenfassung: Dieser Kurs hilft Ihnen, Funktionsdaten mit JMP Pro zu erkennen und zu modellieren. Es lehrt Sie, die Daten als Antwort zu verwenden, z. B. als Ergebnis für ein geplantes Experiment, oder als neue Kovariaten oder Merkmale, z. B. in einer multivariaten Analyse.

Funktionsdaten werden als Funktion, Profil oder Kurve definiert. Sie sind eine Reihe von Beobachtungen im Laufe der Zeit oder jede andere kontinuierliche Variable. Diese Daten können modelliert werden, so dass Änderungen in der Form Änderungen in anderen Variablen zugeordnet werden können.

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Modalitäten:

• Live online mit Dozent – Dieser Kurs ist regelmäßig in unserem verfügbar öffentlicher Kursplan . Die öffentlichen Kurse sind eine Möglichkeit, diese Inhalte mit einem zu erlernen Live-Lehrer , aber sie werden derzeit nur auf Englisch angeboten und sind manchmal für ein US-Publikum am bequemsten (da sich die meisten unserer Lehrer in US-Zeitzonen befinden). Sehen Sie nicht, was Sie suchen?Lass uns wissen .
• über einen externen Schulungsanbieter – Jeder Kurs in unserem JMP-Lehrplan kann von einem lizenzierten Schulungsanbieter abgehalten werden, einschließlich über die Schulungsabteilung Ihres eigenen Unternehmens. Wenden Sie sich an Ihren JMP-Vertreter, um mehr zu erfahren.

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Voraussetzungen: Vor der Teilnahme an diesem Kurs wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Und JMP®: Statistische Entscheidungen mit ANOVA und Regression Kurse oder haben gleichwertige Erfahrung.

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Lernziele:

• Funktionsdaten und deren Verwendung erkennen.
• Daten für die funktionale Datenanalyse vorverarbeiten.
• Wählen Sie ein Modell der Funktionen aus.
• Erhalten Sie optimale Darstellungen der Funktionen.
• Verwenden Sie die neuen Darstellungen als Antworten in der Analyse eines entworfenen Experiments.

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Kursübersicht:

Untersuchen Sie funktionale Daten

• Definieren Sie funktionale Daten und ihre Formen.

Funktionsdaten vorverarbeiten

• Identifizieren Sie verschiedene Formate funktionaler Daten.
• Funktionsdaten bereinigen (Aufzeichnungsaufgaben).
• Transformieren Sie die funktionale Datenausgabe (Zentrieren und Skalieren, andere gängige Transformationen).
• Funktionale Dateneingabe ausrichten.

Modelle funktionaler Daten anpassen

• Beschreiben Sie eine Basisfunktionsentwicklung als Modell für eine stetige Funktion.
• Optimieren Sie den Kompromiss zwischen Modellverzerrung und Varianz mit Glättung.
• Wählen Sie Splines oder Fourier-Basis für das Modell aus.
• Passen Sie das Modell an.
• Wählen Sie das beste Modell.
• Diagnostizieren Sie das Modell.

Extrahieren Sie funktionale Hauptkomponenten

• Beschreiben Sie die Hauptkomponentenanalyse stetiger Funktionen.
• Ableitung und Verwendung funktionaler Hauptkomponentenwerte.

Funktionsanalyse von Experimenten

• Identifizieren Sie die Ziele der Analyse eines Experiments.
• Schätzen Sie Faktoreffekte auf die funktionalen Hauptkomponenten.

Capstone-Fallstudien

• Wählen Sie einen von mehreren neuen Fällen aus verschiedenen Branchen aus, um eine vollständige funktionale Datenanalyse zu üben.

 

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