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“JMP® Pro：使用函數數據瀏覽器分析曲線和輪廓”課程主頁
概括：本課程幫助您使用 JMP Pro 識別和建模功能數據。 它教您將數據用作響應，例如設計實驗的結果，或用作新的協變量或特徵，例如在多變量分析中。
功能數據定義為函數、配置文件或曲線。 它們是隨時間變化的一系列觀察結果或任何其他連續變量。 可以對這些數據進行建模，以便形狀的變化可以與其他變量的變化相關聯。
方式：
- 與講師在線直播 -- 該課程定期在我們的網站上提供公共課程表. 公共課程是一個學習這些內容的機會現場指導員，但它們目前僅以英語提供，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）。 沒有看到您要查找的內容？讓我們知道.
- 通過第三方培訓供應商——我們 JMP 課程中的任何課程都可以由獲得許可的培訓供應商教授，包括通過您自己公司的培訓部門。 聯繫您的 JMP 代表以了解更多信息。
先決條件：在參加本課程之前，建議您完成JMP® 軟件：數據探索的案例研究方法和JMP®：使用方差分析和回歸的統計決策課程或具有同等經驗。
學習目標：
- 識別功能數據及其用途。
- 預處理數據以適應功能數據分析。
- 選擇函數的模型。
- 獲得函數的最佳表示。
- 使用新的表示作為設計實驗分析中的響應。
課程大綱：
探索功能數據
預處理功能數據
- 識別不同格式的功能數據。
- 清理功能數據（重新編碼任務）。
- 轉換功能數據輸出（居中和縮放，其他常見轉換）。
- 對齊功能數據輸入。
函數數據的擬合模型
- 將基函數展開描述為連續函數的模型。
- 通過平滑優化模型偏差和方差之間的權衡。
- 為模型選擇樣條或傅里葉基。
- 擬合模型。
- 選擇最佳模型。
- 診斷模型。
提取功能主成分
- 描述連續函數的主成分分析。
- 推導和使用功能主成分分數。
實驗功能分析
- 確定實驗分析的目標。
- 估計因子對功能主成分的影響。
頂點案例研究
- 選擇來自不同行業的幾個新案例中的一個來練習完整的功能數據分析。
高級統計建模實驗設計預測建模和機器學習
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