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Página de inicio del curso "JMP® Pro: Análisis de curvas y perfiles utilizando el Explorador de datos funcionales"

Resumen: Este curso lo ayuda a reconocer y modelar datos funcionales utilizando JMP Pro. Le enseña a usar los datos como una respuesta, como el resultado de un experimento diseñado, o como nuevas covariables o características, como en un análisis multivariado.

Los datos funcionales se definen como una función, un perfil o una curva. Son una serie de observaciones a lo largo del tiempo o cualquier otra variable continua. Estos datos se pueden modelar para que los cambios en la forma se puedan asociar con cambios en otras variables.

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Modalidades:

• en vivo en línea con el instructor: este curso está disponible periódicamente en nuestro horario de cursos públicos . Los cursos públicos son una oportunidad para aprender este contenido con un instructor en vivo , pero actualmente solo se ofrecen en inglés y, en los momentos más convenientes para una audiencia de EE. UU. (porque la mayoría de nuestros instructores se encuentran en zonas horarias de EE. UU.). ¿No ves lo que estás buscando?Haznos saber .
• a través de un proveedor de capacitación externo: cualquier curso en nuestro plan de estudios de JMP puede ser impartido por un proveedor de capacitación autorizado, incluso a través del departamento de capacitación de su propia empresa. Comuníquese con su representante de JMP para obtener más información.

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requisitos previos: Antes de asistir a este curso, se recomienda que complete el Software JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos y JMP®: decisiones estadísticas usando ANOVA y regresión cursos o experiencia equivalente.

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Objetivos de aprendizaje:

• Reconocer los datos funcionales y sus usos.
• Preprocesar datos para adaptarse al análisis de datos funcional.
• Seleccione un modelo de las funciones.
• Obtener representaciones óptimas de las funciones.
• Utilice las nuevas representaciones como respuestas en el análisis de un experimento diseñado.

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Esquema del curso:

Explorar datos funcionales

• Definir datos funcionales y sus formas.

Preprocesar datos funcionales

• Identificar diferentes formatos de datos funcionales.
• Limpiar datos funcionales (tareas de grabación).
• Transformar la salida de datos funcionales (centrado y escalado, otras transformaciones comunes).
• Alinear la entrada de datos funcionales.

Ajustar modelos de datos funcionales

• Describir la expansión de una función base como modelo para una función continua.
• Optimice el equilibrio entre el sesgo y la varianza del modelo con suavizado.
• Seleccione splines o base de Fourier para el modelo.
• Ajuste el modelo.
• Seleccione el mejor modelo.
• Diagnosticar el modelo.

Extraer componentes principales funcionales

• Describir el análisis de componentes principales de funciones continuas.
• Derivar y utilizar puntajes de componentes principales funcionales.

Análisis Funcional de Experimentos

• Identificar los objetivos del análisis de un experimento.
• Estimar los efectos de los factores sobre los componentes principales funcionales.

Casos prácticos finales

• Seleccione uno de varios casos nuevos elegidos de diferentes industrias para practicar un análisis de datos funcional completo.

 

Modelado Estadístico AvanzadoDiseño de experimentosModelado predictivo y aprendizaje automático