对数线性色散模型_Tatsuro Yamamoto (2021-JA-PO-P3)在此公告中。我们想介绍一下可用于 JMP 中模型拟合的“对数线性方差模型”。通常，在 JMP 模型拟合中进行回归分析或方差分析（一般线性模型）时，假设方差相等。然而，我们实际处理的数据常常偏离这个假设。在这种情况下，对数线性色散模型是一种非常有用的方法。多种方法，如变量变换，被用来处理不等方差。另一方面，JMP的对数线性方差模型按原样分析数据，分析（模型）因素如何影响平均值和变异，并且简单地使用预测剖面来分析结果就可以理解。我们还将介绍其在我们公司的使用示例。
1994年3月，名古屋工业大学材料工学专业毕业，开始在化学制造厂工作。在换工作之前，我专攻有机合成。跳槽到 Gore Japan LLC 后，我致力于统计工作，并从事统计教育和咨询工作 20 多年。在我开始致力于这项工作后不久，我发现了 JMP，并确信对于工程师来说没有更好的统计软件。从那时起，我们就推动JMP作为内部使用的统计工具的传播。他对实用统计有着浓厚的兴趣，并不断思考如何使用 JMP 在从研发到生产技术的广泛领域中使用统计。
高级统计建模基础数据分析与建模消费者和市场研究数据探索与可视化实验设计预测模型和机器学习质量与工艺工程可靠性分析分享和交流结果
