Amorçage avec JMP ® Pro avec applications aux projets Six Sigma et aux cours de statistiques académiques
Philip J. Ramsey, PhD, propriétaire du North Haven Group et professeur à l'Université du New Hampshire
Mia Stephens, ambassadrice académique JMP, SAS
Au cours de cette présentation, nous aborderons et démontrerons l'implémentation du bootstrap dans JMP Pro via des applications dans des projets Six Sigma, à l'aide d'études de cas réels, et dans des cours de statistique universitaires afin de développer les concepts de distributions d'échantillonnage et d'inférence statistique. De plus, plusieurs extensions faciles à implémenter des fonctionnalités de bootstrap de JMP Pro seront présentées, telles que la génération d'intervalles de confiance t bootstrapés et de tests d'hypothèses bootstrapés, comme décrit par Hall et Wilson (1991). Ces intervalles de confiance t bootstrapés et ces tests d'hypothèses ne nécessitent pas d'hypothèses distributionnelles et présentent donc souvent un avantage certain par rapport aux méthodes inférentielles plus conventionnelles.
