使用 JMP 中的多元分析工具分析光谱数据_Bill Worley(2020-JA-30MP-22)级别：中级
近年来，偏最小二乘 (PLS) 回归已用于基于光谱数据构建预测模型。本演示将演示如何利用函数数据探索器 (FDE) 和实验设计 (DOE) 的协变量功能，以更少的光谱数据构建更高效的预测模型。这种新方法仅需使用之前构建预测模型所需数据的四分之一到三分之一。我们还将介绍 JMP 15 中全新的模型驱动多元控制图 (MDMCC) 平台，用于分析光谱数据。
加入JMP团队之前，Bill Worley在宝洁公司工作了14年，其中最后五年担任建模与仿真团队的技术主管，负责JMP的培训和使用支持。Worley是一位化学家，拥有辛辛那提大学化学硕士学位。
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
