このコースでは、分散分析法と回帰法を使用して単一の連続応答変数を持つデータを分析する方法を学習し、統計モデルの構築を紹介します。
基本的な探索的データ分析 (EDA) を実行し、データ内の自然なパターンを発見する方法を学びます。信頼区間や仮説検定などの重要な統計概念を紹介し、適用します。また、このコースでは、モデルの解釈や統計的仮定の違反への対処など、モデル構築の原則についても取り上げます。コースの最後にあるキャップストーン演習では、学生が知識を応用することができます。
以下の方法を学びます:
- 信頼区間を解釈します。
- 仮説検定を実施し解釈する p値。
- 散布図と相関統計を使用して関係を調べます。
- 一元配置分散分析を使用して複数の母集団の平均を比較します。
- 連続変数間の関係性を分析したい場合は、単純線形回帰を使用します。
- 一般線形モデルを使用して、連続応答と任意の数の連続予測子またはカテゴリ予測子の間のモデルを構築します。
- 要因と曲率間の相互作用を評価します。
- 統計的仮説検定の仮定を評価します。
期間:半日セッション4 回(2 月 5 日～8 日、午後 1 時～午後 4 時 30 分 (東部標準時))
登録料: 400米ドル
詳細と登録: JMP: ANOVA と回帰分析を使用した統計的決定
