Dies sind die Ressourcen, die ich in meinem Tutorial bei Discovery 2018 in Cary verwendet habe.
Generalisierte Regression – klingt vielleicht etwas beängstigend, ist es aber nicht. Diese Plattform in JMP Pro bewältigt die meisten gängigen linearen Modellierungsaufgaben. Müssen Sie aus einer Vielzahl von Möglichkeiten die besten Prädiktoren finden (z. B. Variablenauswahl)? Diese Plattform kann das. Müssen Sie eine kategorische Antwort mit mehr als zwei Ebenen modellieren? Die generalisierte Regression bewältigt das. Haben Sie Probleme mit nicht-normalen Antworten wie Zähldaten oder Ertragsprozentsätzen? Wo andere Modellierungsmethoden bei diesen Antworten scheitern, bewältigt die generalisierte Regression sie mit Bravour. Wenn Sie diese Plattform nicht nutzen, verpassen Sie etwas. Wir werden uns Genreg ansehen, um Modelle in verschiedenen Umgebungen zu erstellen: beginnend mit einem orthogonal geplanten Experiment bis hin zu großen Beobachtungsdatensätzen.
