レベル: 中級
Laura Castro-Schilo、JMP リサーチ統計テスター、SAS
クリス・ゴットウォルト、SAS JMP 統計研究開発ディレクター
データ量が急増し、企業の意思決定がデータ主導型になるにつれて、多変量データ分析は不可欠なスキルになりました。この延長された分科会では、連続データ、カテゴリデータ、離散データ、機能データに依存するさまざまなアプローチを使用して、JMP とその独自の視覚的かつインタラクティブな多変量データ分析アプローチを紹介します。
まず、多変量解析の本質、つまり多数の変数に含まれる情報は、多くの場合、より少数の変数で効率的に表現できるという考え方について基礎的な説明から始めます。次に、JMP で多変量データを解析するための一般的なツールの概要を説明します。
セッションは 2 部構成です。導入部では、官能分析と消費者調査のデータを使用して、主成分分析、多重コレスポンデンス分析、JMP 14 の新しい手法である多重因子分析などの従来の教師なし多変量分析法を解説します。第 2 部では、部分最小二乗法と機能主成分分析を使用した多変量データの教師あり分析法について説明します。これらの教師あり分析法を説明するために、複数の信号ストリームからのデータを使用してバッチ製造プロセスの歩留まりを予測するモデルを構築します。
全体を通して、各分析手法が適切な場合について明確なガイドラインを示し、最も重要で便利なソフトウェア オプションを強調します。
The Multivariate Flavors of JMPJMP の多変量解析JMP の多変量解析
