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Daten aus der realen Welt können hochgradig multivariat sein. Studierende der Statistik, Datenwissenschaft sowie der Natur- und Sozialwissenschaften sollten daher in der Lage sein, solche Daten mit geeigneten multivariaten Analysemethoden zu analysieren. Die Statistiksoftware JMP kann multivariate Methoden durch ihre interaktive, codefreie Benutzeroberfläche für Studierende zugänglicher und ansprechender machen.
In diesem Webinar werden JMP-Tools und Tipps für die Vermittlung zweier gängiger und vielseitig anwendbarer multivariater Methoden vorgestellt: Clustering und Hauptkomponentenanalyse (PCA). Themen sind unter anderem:
- Übersicht über unüberwachte Lernmethoden in JMP
- Multikollinearität erforschen und verstehen
- Lehrbeispiele für PCA, hierarchisches Clustering und K-Means-Clustering
- Relevante Unterrichtstipps und Ressourcen vom JMP Academic-Team
