"JMP® Pro: Functional Data Explorer를 사용하여 곡선 및 프로필 분석" 과정 홈페이지
요약: 이 과정은 JMP Pro를 사용하여 기능 데이터를 인식하고 모델링하는 데 도움이 됩니다. 데이터를 설계된 실험의 결과와 같은 응답으로 사용하거나 다변량 분석과 같은 새로운 공변량 또는 기능으로 사용하는 방법을 알려줍니다.
기능 데이터는 함수, 프로필 또는 곡선으로 정의됩니다. 시간 경과에 따른 일련의 관찰 또는 기타 연속 변수입니다. 이러한 데이터는 모양의 변화가 다른 변수의 변화와 연관될 수 있도록 모델링할 수 있습니다.
양식:
- 강사와 함께 온라인 라이브 -- 이 과정은 당사에서 주기적으로 제공됩니다. 공개 과정 일정 . 공개 과정은 이 콘텐츠를 라이브 강사 , 그러나 현재 영어로만 제공되며 미국 청중에게 가장 편리한 시간에 제공됩니다(대부분의 강사가 미국 시간대에 있기 때문). 찾고 있는 내용이 보이지 않습니까?알려주세요 .
- 제3자 교육 공급업체를 통해 -- JMP 커리큘럼의 모든 과정은 귀사의 교육 부서를 포함하여 면허가 있는 교육 공급업체에서 가르칠 수 있습니다. 자세한 내용은 JMP 담당자에게 문의하십시오.
전제 조건: 이 과정에 참석하기 전에 다음을 완료하는 것이 좋습니다. JMP® 소프트웨어: 데이터 탐색에 대한 사례 연구 접근 방식 그리고 JMP®: ANOVA 및 회귀 분석을 사용한 통계적 결정 코스 또는 동등한 경험이 있습니다.
학습 목표:
- 기능 데이터와 그 용도를 인식합니다.
- 기능적 데이터 분석에 맞게 데이터를 전처리합니다.
- 기능의 모델을 선택하십시오.
- 함수의 최적 표현을 얻습니다.
- 설계된 실험의 분석에서 응답으로 새 표현을 사용합니다.
강의 개요:
기능 데이터 탐색
기능 데이터 전처리
- 다양한 형식의 기능 데이터를 식별합니다.
- 기능 데이터를 정리합니다(코딩 작업).
- 기능 데이터 출력을 변환합니다(센터링 및 스케일링, 기타 일반적인 변환).
- 기능 데이터 입력을 정렬합니다.
기능적 데이터 모델 적합
- 연속 함수에 대한 모델로 기본 함수 확장을 설명합니다.
- 평활화를 통해 모델 편향과 분산 사이의 균형을 최적화합니다.
- 모델에 대한 스플라인 또는 푸리에 기반을 선택합니다.
- 모델을 맞춥니다.
- 최고의 모델을 선택하십시오.
- 모델을 진단합니다.
기능적 주성분 추출
- 연속 함수의 주성분 분석을 설명합니다.
- 기능적 주성분 점수를 도출하고 사용합니다.
실험의 기능적 분석
- 실험 분석의 목표를 식별합니다.
- 기능적 주성분에 대한 요인 효과를 추정합니다.
캡스톤 사례 연구
- 완전한 기능 데이터 분석을 실행하기 위해 다양한 산업에서 선택된 몇 가지 새로운 사례 중 하나를 선택합니다.
고급 통계 모델링실험 설계예측 모델링 및 기계 학습Re: "JMP® Pro: Functional Data Explorer를 사용하여 곡선 및 프로파일 분석" 과정 홈페이지이와 같은 세션이 녹화되어 다른 사람들(유럽인)에게 제공됩니까?
Re: "JMP® Pro: Functional Data Explorer를 사용하여 곡선 및 프로파일 분석" 과정 홈페이지@Bertelsen92 .이 라이브 코스는 녹화되지 않습니다.일반적으로 오후 4시이며 강사가 제공한 자료를 따라가도록 설계되었습니다.Ruth Hummel이 이끄는 JMP 교육 팀 @ruthhummel jmp.com/training에 게시할 자기 주도 과정 라이브러리를 구축하기를 희망합니다.
그러나 좋은 소식입니다.30분 데모 후 Q&A가 포함된 좋은 사례 연구인 유사한 Mastering JMP 세션이 있습니다. 참조 유럽의 10월 옵션. 이 마스터링 JMP 세션은 과정이 아니므로 교육 자료를 사용하여 따르도록 설계되지 않았습니다.
그리고 관련 참조 칠월 US Mastering JMP 옵션(영문)은 데모 형식을 따르며 코스가 아닙니다.
Re: "JMP® Pro: Functional Data Explorer를 사용하여 곡선 및 프로파일 분석" 과정 홈페이지당신의 답변에 감사드립니다. Ruth가 만들고자 하는 라이브러리에 대한 좋은 생각처럼 들립니다.
저는 10월에 세션에 등록했습니다.
좋은 하루 되세요.
