Jordan Hiller, JMP Senior Systems Engineer, SAS
Diese Präsentation wurde zu einem der drei Finalisten für das beste eingeladene Papier gewählt.
Das Erlernen der Regressionsmodellierung kann eine Herausforderung sein. JMP-Tools wie der Prediction Profiler und das Surface Plot können Analysten besonders dabei helfen, Modellierungskonzepte visuell zu verstehen. Ich zeige kurze eigenständige Module, die die folgenden Konzepte veranschaulichen und erläutern:
- Interaktion als Verformung der Antwortfläche
- Verwendung und Interpretation von Polynomtermen
- Über Modelle in 4 oder mehr Dimensionen nachdenken
- Instabilität der Schätzungen bei korrelierten Regressoren
JMP war schon immer ein hervorragendes Werkzeug für das Lehren und Lernen von Statistik. Interaktive Demos und Simulationen fördern das Verständnis deutlich besser als Text und statische Bilder. Es gibt viele Beiträge in diesem Bereich. Besonders hervorzuheben sind die Lehrmaterialien, die direkt in JMP unter „Hilfe > Beispieldaten“ zu finden sind. Das JMP Academic Team pflegt außerdem eine Liste mit Ressourcen hier und in der JMP Academic Community .
Dieses aktuelle Projekt umfasst eine Reihe kurzer interaktiver Module, die zur Vermittlung komplexer Konzepte der Regressionsmodellierung eingesetzt werden können. Dabei steht visuelle Intuition im Vordergrund, nicht mathematische Formeln. Die Module richten sich an unerfahrene Analysten, die Regression im Berufsalltag und nicht im Unterricht erlernen. Sie verwenden simulierte und idealisierte Daten und sind so konzipiert, dass sie jeweils innerhalb von 10 Minuten abgeschlossen werden können.
Um diese Module zu verwenden, laden Sie die ZIP-Datei herunter und entpacken Sie sie in einen Ordner auf Ihrem lokalen Computer. Jedes Modul wird über eine eigene Journaldatei gestartet. Die interaktiven Ressourcen werden über Journal-Hyperlinks aufgerufen. Bewahren Sie alle Journaldateien und Datentabellen im selben Ordner auf, um sicherzustellen, dass die Dateiverweise in den Hyperlinks gültig bleiben.
