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Los datos del mundo real pueden ser altamente multivariados, y los estudiantes de estadística, ciencia de datos y ciencias físicas y sociales deben estar capacitados para analizar dichos datos con métodos de análisis multivariado adecuados. El software estadístico JMP puede hacer que los métodos multivariados sean más accesibles y atractivos para los estudiantes gracias a su interfaz interactiva y sin código.
Este seminario web presenta las herramientas y consejos de JMP para la enseñanza de dos métodos multivariantes comunes y de amplia aplicación: la agrupación en clústeres y el análisis de componentes principales (ACP). Los temas incluyen:
- Descripción general de los métodos de aprendizaje no supervisado en JMP
- Explorando y entendiendo la multicolinealidad
- Ejemplos de enseñanza de PCA, agrupamiento jerárquico y agrupamiento k-medias
- Consejos y recursos didácticos relevantes del equipo académico de JMP
