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“JMP®：分析和建模多维数据”课程主页
概括：本课程适用于处理具有多个变量的数据的 JMP 用户。 该课程演示了以更少的维度检查高维数据的各种方法，以及数据中存在的模式。
介绍了无监督学习的方法，其中揭示了观察结果之间的关系以及变量之间的关系。 该课程还演示了执行监督学习的各种方法，其中考虑了输出变量和输入变量之间的关系。 在课程中，重点是理解分析结果并用图表呈现结论。
期间： 14 小时的内容。
方式：
- 与讲师在线直播 -- 该课程定期在我们的网站上提供公共课程表. 公共课程是一个学习这些内容的机会现场指导员，但它们目前仅以英语提供，有时对美国观众来说最方便（因为我们的大多数讲师都在美国时区）。 没有看到您要查找的内容？让我们知道.
- 通过第三方培训供应商——我们 JMP 课程中的任何课程都可以由获得许可的培训供应商教授，包括通过您自己公司的培训部门。 联系您的 JMP 代表以了解更多信息。
先决条件：在参加本课程之前，建议您完成JMP® 软件：数据探索的案例研究方法和JMP®：使用方差分析和回归的统计决策课程或具有同等经验。
学习目标：
- 使用主成分分析减少数据维度
- 使用载荷图了解变量之间的关系
- 解释主成分分数并进行因子分析
- 通过使用主成分回归 (PCR) 消除共线性来构建更稳定的模型
- 通过聚类分析识别数据中的自然分组
- 识别变量簇
- 使用判别分析将观察结果分类
- 使用偏最小二乘 (PLS) 回归模型拟合复杂的多变量预测模型。
课程大纲：
多维数据简介
主成分分析
主成分回归
因子分析
聚类分析
判别分析
偏最小二乘回归
高级统计建模
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