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Home page del corso "JMP® Pro: analisi di curve e profili mediante Functional Data Explorer".
Riepilogo: Questo corso ti aiuta a riconoscere e modellare i dati funzionali utilizzando JMP Pro. Ti insegna a utilizzare i dati come risposta, come il risultato di un esperimento progettato, o come nuove covariate o caratteristiche, come in un'analisi multivariata.
I dati funzionali sono definiti come funzione, profilo o curva. Sono una serie di osservazioni nel tempo o qualsiasi altra variabile continua. Questi dati possono essere modellati in modo che i cambiamenti nella forma possano essere associati ai cambiamenti in altre variabili.
Modalità:
- in diretta online con l'istruttore -- Questo corso è disponibile periodicamente nel ns programma dei corsi pubblici . I corsi pubblici sono un'occasione per apprendere questi contenuti con a istruttore dal vivo , ma attualmente sono offerti solo in inglese ea volte sono più convenienti per un pubblico statunitense (perché la maggior parte dei nostri istruttori si trova nei fusi orari degli Stati Uniti). Non vedi quello che stai cercando?Facci sapere .
- tramite un fornitore di formazione di terze parti: qualsiasi corso del nostro curriculum JMP potrebbe essere tenuto da un fornitore di formazione autorizzato, anche attraverso il reparto formazione della tua azienda. Contatta il tuo rappresentante JMP per saperne di più.
Prerequisiti: Prima di frequentare questo corso, si consiglia di completare il Software JMP®: un approccio case study all'esplorazione dei dati E JMP®: decisioni statistiche mediante ANOVA e regressione corsi o avere un'esperienza equivalente.
Obiettivi formativi:
- Riconoscere i dati funzionali e il loro utilizzo.
- Preelaborare i dati per adattarli all'analisi dei dati funzionali.
- Seleziona un modello delle funzioni.
- Ottenere rappresentazioni ottimali delle funzioni.
- Utilizzare le nuove rappresentazioni come risposte nell'analisi di un esperimento progettato.
Struttura del corso:
Esplora i dati funzionali
- Definire i dati funzionali e le loro forme.
Preelaborare i dati funzionali
- Identificare diversi formati di dati funzionali.
- Ripulire i dati funzionali (attività di ricodifica).
- Trasforma l'output dei dati funzionali (centratura e ridimensionamento, altre trasformazioni comuni).
- Allineare l'input dei dati funzionali.
Modelli di adattamento dei dati funzionali
- Descrivere l'espansione di una funzione di base come modello per una funzione continua.
- Ottimizza il compromesso tra distorsione del modello e varianza con il livellamento.
- Selezionare spline o base di Fourier per il modello.
- Adatta il modello.
- Seleziona il modello migliore.
- Diagnostica il modello.
Estrarre i componenti principali funzionali
- Descrivere l'analisi delle componenti principali delle funzioni continue.
- Derivare e utilizzare i punteggi dei componenti principali funzionali.
Analisi funzionale degli esperimenti
- Identificare gli obiettivi dell'analisi di un esperimento.
- Stima degli effetti fattoriali sulle componenti principali funzionali.
Capstone Casi di studio
- Seleziona uno dei numerosi nuovi casi scelti da diversi settori per praticare un'analisi completa dei dati funzionali.
Modellazione statistica avanzataProgettazione di esperimentiModellazione predittiva e Machine Learning
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