チュートリアル - 一般化回帰：あなたが使っていない最も柔軟なモデリングプラットフォーム（US 2018 407） これらは、私が Cary で開催された Discovery 2018 のチュートリアルで使用したリソースです。
一般化回帰 ― 難しそうに聞こえますが、実はそうではありません。JMP Proのこのプラットフォームは、一般的な線形モデリングのほとんどに対応しています。膨大な可能性の中から最適な予測変数を見つける必要がある場合（変数選択など）、このプラットフォームならそれができます。2つ以上のレベルを持つカテゴリカルな応答をモデル化する必要がある場合、一般化回帰ならそれが可能です。カウントデータや収量率などの非正規な応答で問題が発生する場合、他のモデリング手法では対応できないこれらの応答でも、一般化回帰なら問題なく処理できます。このプラットフォームを使っていないと、大きなメリットを逃していることになります。ここでは、直交計画実験から大規模な観測データセットまで、Genregを使用して様々な設定でモデルを構築する方法を見ていきます。
