「JMP® Pro：使用函數資料瀏覽器分析曲線和輪廓」課程首頁
概括：本課程可協助您使用 JMP Pro 識別功能資料並進行建模。 它教您使用資料作為回應，例如設計實驗的結果，或作為新的協變量或特徵，例如在多變量分析中。
功能資料被定義為函數、輪廓或曲線。 它們是隨時間或任何其他連續變數的一系列觀察。 可以對這些資料進行建模，以便形狀的變化可以與其他變數的變化相關聯。
方式：
- 與講師線上直播－本課程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。
- 透過第三方培訓供應商－我們的 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，包括透過您自己公司的培訓部門。 請聯絡您的 JMP 代表以了解更多資訊。
先決條件：在參加本課程之前，建議您完成JMP® 軟體：資料探索的案例研究方法和JMP®：使用變異數分析和迴歸進行統計決策課程或具有同等經驗。
學習目標：
- 認識功能資料及其用途。
- 預處理資料以適應功能資料分析。
- 選擇功能的模型。
- 獲得函數的最佳表示。
- 使用新的表示法作為設計實驗分析中的反應。
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資料。
- 清理功能資料（重新編碼任務）。
- 轉換功能資料輸出（居中和縮放，其他常見轉換）。
- 對齊功能資料輸入。
功能數據的擬合模型
- 將基底函數展開描述為連續函數的模型。
- 透過平滑優化模型偏差和方差之間的權衡。
- 為模型選擇樣條曲線或傅立葉基。
- 適合模型。
- 選擇最佳型號。
- 診斷模型。
萃取功能主成分
- 描述連續函數的主成分分析。
- 匯出並使用功能主成分分數。
實驗功能分析
- 確定實驗分析的目標。
- 估計因素對功能主成分的影響。
頂點案例研究
- 從不同行業中選出的幾個新案例中選擇一個來練習完整的功能數據分析。
進階統計建模實驗設計預測建模和機器學習回覆：「JMP® Pro：使用函數資料瀏覽器分析曲線和輪廓」課程首頁感謝你的回覆。 對於露絲想要建立的圖書館來說，這聽起來是個好主意。
我報名了十月的會議。
祝你今天過得愉快。
回覆：「JMP® Pro：使用函數資料瀏覽器分析曲線和輪廓」課程首頁@Bertelsen92 。這些直播課程沒有錄製。通常為 4 個下午，旨在遵循講師提供的材料。我們的 JMP 教育團隊由 Ruth Hummel 領導@露絲胡梅爾希望建立一個自定進度的課程庫，我們將其發佈到 jmp.com/training。
不過，好消息。還有類似的掌握 JMP 課程，這些課程是很好的案例研究，在 30 分鐘的演示後帶有問答。 請參閱歐洲十月選項。 這些掌握 JMP 課程不是課程，因此不適合使用教材進行學習。
並查看相關七月US Mastering JMP 選項（英文）遵循示範格式，不是課程。
回覆：「JMP® Pro：使用函數資料瀏覽器分析曲線和輪廓」課程首頁像這樣的會議會被錄製並提供給其他人（歐洲人）嗎？
