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Página de inicio del curso "JMP® Pro: Encontrar predictores importantes"

Resumen: Este curso le enseña técnicas para ajustar modelos estadísticos para identificar variables importantes. Se presentan técnicas de selección de variables manuales, gráficas y automatizadas, junto con métodos de modelado avanzados. Las demostraciones incluyen el modelado de datos diseñados y no diseñados. Las técnicas se ilustran utilizando el software JMP y el software JMP Pro. Tenga en cuenta que se necesita el software JMP Pro para las técnicas avanzadas cubiertas en la segunda mitad de este curso.

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Duración: 14 horas de contenido.

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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:

• Identificar un subconjunto de predictores como importantes utilizando un modelo estadístico.
• Valide modelos estadísticos mediante validación cruzada, validación de retención y criterios teóricos de la información.
• Realice una regresión paso a paso y de todos los subconjuntos.
• Seleccione predictores importantes utilizando métodos gráficos y árboles de decisión.
• Realice una regresión penalizada para respuestas gaussianas y no gaussianas.
• Utilice la plataforma de regresión generalizada para identificar predictores importantes.

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Esquema del curso:

Introducción a la selección de variables

• Introducción a los modelos.
• Métodos de validación de modelos.
• Importancia variable.
• Regresión OLS y selección hacia atrás.

Métodos clásicos de selección de variables

• Métodos basados en gráficos.
• Regresión paso a paso.
• Regresión de todos los subconjuntos.

Regresión generalizada (se requiere JMP Pro)

• Introducción.
• Lazo/cresta/red elástica.
• Lazo adaptativo/red elástica adaptativa.
• Métodos con múltiples pases.

Situaciones especiales para regresión generalizada (se requiere JMP Pro)

• Respuesta binomial.
• Respuesta de veneno.
• Múltiples respuestas.

Modelado Estadístico AvanzadoModelado predictivo y aprendizaje automático