이 과정에서는 분산 분석 및 회귀 방법을 사용하여 단일 연속 응답 변수를 포함한 데이터를 분석하는 방법을 가르치고, 통계적 모델 구축을 소개합니다.
기초적인 탐색적 데이터 분석(EDA)을 수행하고 데이터에서 자연스러운 패턴을 발견하는 방법을 배웁니다. 신뢰 구간 및 가설 검정과 같은 중요한 통계적 개념이 소개되고 적용됩니다. 이 과정은 또한 모델 해석 및 통계적 가정 위반 해결을 포함한 모델 구축의 원칙을 다룹니다. 과정 마지막에 캡스톤 실습을 통해 학생들은 지식을 적용할 수 있습니다.
다음 방법을 알아보세요:
- 신뢰 구간을 해석합니다.
- 가설 검정을 수행하고 해석합니다. p- 값.
- 산점도와 상관관계 통계를 통해 관계를 살펴보세요.
- 일원배치 분산분석(one way ANOVA)을 통해 다중 모집단 평균을 비교합니다.
- 단순 선형 회귀 분석을 사용하여 연속 변수 간의 관계를 분석합니다.
- 일반 선형 모델을 사용하여 연속형 반응과 여러 연속형 또는 범주형 예측 변수 간의 모델을 구축합니다.
- 요인과 곡률 간의 상호 작용을 평가합니다.
- 통계적 가설 검정의 가정을 평가합니다.
기간: 4 회 반나절 세션(2월 5-8일 오후 1시 - 오후 4시 30분 ET)
등록금: 400달러 미국
자세히 알아보고 등록하세요: JMP: ANOVA 및 회귀를 사용한 통계적 결정
