本课程教您如何使用方差分析和回归方法来分析具有单个连续响应变量的数据，并介绍统计模型的构建。
您将学习如何执行基本的探索性数据分析 (EDA) 并发现数据中的自然模式。引入并应用了重要的统计概念，例如置信区间和假设检验。该课程还涵盖模型构建的原则，包括模型解释和解决违反统计假设的问题。课程结束时的顶点练习让学生能够应用他们的知识。
了解如何：
- 解释置信区间。
- 执行假设检验并解释 p值。
- 探索散点图和相关统计的关系。
- 使用单向方差分析比较多个总体均值。
- 使用简单线性回归分析连续变量之间的关系。
- 使用一般线性模型在连续响应和任意数量的连续或分类预测变量之间构建模型。
- 评估因素和曲率之间的相互作用。
- 评估统计假设检验的假设。
持续时间： 4 个半天课程（2 月 5 日至 8 日，下午 1:00 - 下午 4:30（东部时间））
注册费用： 400 美元
了解更多并注册： JMP：使用方差分析和回归进行统计决策
