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„JMP® Pro: Finden wichtiger Prädiktoren“ Kurs-Homepage

Zusammenfassung: Dieser Kurs vermittelt Ihnen Techniken zur Anpassung statistischer Modelle zur Identifizierung wichtiger Variablen. Manuelle, grafische und automatisierte Techniken zur Auswahl von Variablen werden zusammen mit fortgeschrittenen Modellierungsmethoden vorgestellt. Die Demonstrationen umfassen die Modellierung sowohl entworfener als auch nicht entworfener Daten. Die Techniken werden sowohl mit der JMP-Software als auch mit der JMP Pro-Software veranschaulicht. Beachten Sie, dass die JMP Pro-Software für die fortgeschrittenen Techniken benötigt wird, die in der zweiten Hälfte dieses Kurses behandelt werden.

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Dauer: 14 Stunden Inhalt.

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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:

• Identifizieren Sie mithilfe eines statistischen Modells eine Teilmenge von Prädiktoren als wichtig.
• Validieren Sie statistische Modelle mithilfe von Kreuzvalidierung, Holdback-Validierung und informationstheoretischen Kriterien.
• Führen Sie eine schrittweise und alle Teilmengen-Regression durch.
• Wählen Sie wichtige Prädiktoren mit grafischen Methoden und Entscheidungsbäumen aus.
• Führen Sie eine bestrafte Regression für Gaußsche und nicht-Gaußsche Antworten durch.
• Verwenden Sie die Generalized Regression-Plattform, um wichtige Prädiktoren zu identifizieren.

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Kursübersicht:

Einführung in die Variablenauswahl

• Einführung in Modelle.
• Modellvalidierungsmethoden.
• Variable Bedeutung.
• OLS-Regression und Rückwärtsselektion.

Klassische Methoden der Variablenauswahl

• Graphbasierte Methoden.
• Schrittweise Regression.
• Regression aller Teilmengen.

Verallgemeinerte Regression (JMP Pro erforderlich)

• Einführung.
• Lasso/Grat/elastisches Netz.
• Adaptives Lasso/adaptives elastisches Netz.
• Methoden mit mehreren Durchgängen.

Spezielle Situationen für generalisierte Regression (JMP Pro erforderlich)

• Binomiale Antwort.
• Poisson-Antwort.
• Mehrere Antworten.

Fortgeschrittene statistische ModellierungVorhersagemodellierung und maschinelles Lernen