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“JMP®：分析和建模多維數據”課程主頁
概括：本課程適用於處理具有多個變量的數據的 JMP 用戶。 該課程演示了以更少的維度檢查高維數據的各種方法，以及數據中存在的模式。
提出了無監督學習的方法，其中揭示了觀察結果之間的關係以及變量之間的關係。 該課程還演示了執行監督學習的各種方法，其中考慮了輸出變量和輸入變量之間的關係。 在課程中，重點是理解分析結果並用圖表呈現結論。
期間： 14 小時的內容。
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：
- 使用主成分分析減少數據維度
- 使用載荷圖了解變量之間的關係
- 解釋主成分分數並進行因子分析
- 通過使用主成分回歸 (PCR) 消除共線性來構建更穩定的模型
- 通過聚類分析識別數據中的自然分組
- 識別變量簇
- 使用判別分析將觀察結果分類
- 使用偏最小二乘 (PLS) 回歸模型擬合複雜的多變量預測模型。
課程大綱：
多維數據簡介
主成分分析
主成分回歸
因子分析
聚類分析
判別分析
偏最小二乘回歸
高級統計建模回复：“JMP®：分析和建模多維數據”課程主頁寶藏
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