Dans cette annonce. Nous aimerions présenter le « modèle de variance log-linéaire » qui peut être utilisé pour l'ajustement du modèle dans JMP. Normalement, lors de l'exécution d'une analyse de régression ou d'une analyse de variance (modèle linéaire général) dans l'ajustement du modèle JMP, des variances égales sont supposées. Cependant, les données que nous traitons réellement s’écartent souvent de cette hypothèse. Le modèle de dispersion log-linéaire est une méthode très utile dans de tels cas. Plusieurs méthodes, telles que la transformation variable, sont utilisées pour traiter la variance inégale. D'autre part, le modèle de variance log-linéaire de JMP analyse les données telles quelles, analyse (modèle) la façon dont les facteurs influencent la valeur moyenne et la variation et utilise simplement le profil de prédiction pour analyser les résultats. Vous pouvez le comprendre. Nous présenterons également des exemples de son utilisation dans notre entreprise.
En mars 1994, il est diplômé de l'Institut de technologie de Nagoya, avec une spécialisation en ingénierie des matériaux, et a commencé à travailler dans un fabricant de produits chimiques. Jusqu'à ce que je change de métier, je me spécialisais dans la synthèse organique. Après avoir changé d'emploi chez Gore Japan LLC, je me suis engagé dans les statistiques et je suis impliqué dans l'enseignement et la consultation en statistiques depuis plus de 20 ans. Peu de temps après avoir commencé à m'engager dans ce travail, j'ai découvert JMP et j'étais convaincu qu'il n'existait pas de meilleur logiciel statistique que les ingénieurs puissent utiliser. Depuis, nous avons favorisé la diffusion de JMP comme outil statistique à usage interne. Il s'intéresse vivement aux statistiques pratiques et continue de réfléchir à la manière d'utiliser les statistiques à l'aide de JMP dans un large éventail de domaines allant de la recherche et du développement à la technologie de production.
