このコースでは、分散分析と回帰分析を使用して単一の連続応答変数でデータを分析する方法を学び、統計モデルの構築を紹介します。
初歩的な探索的データ分析 (EDA) を実行し、データ内の自然なパターンを発見する方法を学びます。信頼区間や仮説検定などの重要な統計概念が導入され、適用されます。このコースでは、モデルの解釈や統計的仮定の違反への対処など、モデル構築の原則についても説明します。コースの最後にある Capstone 演習では、学生が知識を応用できるようになります。
やり方を学ぶ：
- 信頼区間を解釈します。
- 仮説検証を実行して解釈する p値。
- 散布図と相関統計を使用して関係を調べます。
- 複数の母集団平均を一元配置分散分析で比較します。
- 単純な線形回帰を使用して、連続変数間の関係を分析します。
- 一般線形モデルを使用して、連続応答と任意の数の連続予測子またはカテゴリ予測子との間のモデルを構築します。
- 因子と曲率の間の相互作用を評価します。
- 統計的仮説検定の仮定を評価します。
期間: 4 つの半日セッション (2 月 5 日から 8 日、午後 1 時から午後 4 時 30 分 (東部標準時))
登録料： 400ドル
詳細と登録: JMP: ANOVA と回帰を使用した統計的決定
