等級：中級
Laura Castro-Schilo，JMP 研究統計測試員，SAS
Chris Gotwalt，SAS 統計研究與發展總監
隨著數據量的激增以及公司決策越來越依賴數據，多元數據分析已成為必備技能。在本次延長的分組討論會中，我們將展示 JMP 及其獨特的視覺化和互動式方法，使用依賴連續、分類、離散和功能資料的各種方法進行多元資料分析。
我們將首先從多元分析的本質進行基礎討論：大量變數中包含的資訊通常可以用較少數量的變數有效地表示。然後，我們概述了 JMP 中用於分析多元資料的常用工具。
會議將分為兩部分。介紹將使用來自感官分析和消費者研究的數據來激發和展示經典的無監督多元方法，例如主成分分析、多重對應分析以及 JMP 14 中的新技術、多因子分析。第二部分將介紹使用偏最小平方法和函數主成分的多元資料的監督方法。為了說明這些監督方法，我們將建立模型，使用來自多個訊號流的資料來預測批量製造過程的產量。
自始至終，我們將給予明確的指導，說明每種分析技術的適用情況，並重點介紹最重要和最有用的軟體選項。
The Multivariate Flavors of JMPJMP 的多元特性JMP 的多元特性
