アカデミックウェビナー – 多変量解析法の指導：クラスタリングとPCA
学術目的でJMPソフトウェアを無料で入手するには、jmp.com/学生
現実世界のデータは高度に多変量化する場合があり、統計学、データサイエンス、物理科学、社会科学を学ぶ学生は、適切な多変量解析手法を用いてそのようなデータを分析できる能力を身につけておく必要があります。JMP統計ソフトウェアは、インタラクティブでコード不要のインターフェースを通じて、学生が多変量解析手法をより身近に、そして魅力的に活用できるようにします。
このウェビナーでは、JMPのツールと、広く応用されている2つの一般的で応用範囲の広い多変量解析手法であるクラスタリングと主成分分析（PCA）の指導に役立つヒントを紹介します。トピックは以下のとおりです。
- JMPにおける教師なし学習手法の概要
- 多重共線性の探求と理解
- PCA、階層的クラスタリング、K平均法クラスタリングの指導例
- JMPアカデミックチームからの関連する指導のヒントとリソース
高度な統計モデリング
