Jordan Hiller，SAS JMP 高级系统工程师
该演讲被评选为最佳受邀论文三强之一。
学习回归建模可能颇具挑战性。JMP 工具（例如预测刻画器和曲面图）尤其有助于帮助分析师以可视化的方式深入了解建模概念。我将展示一些简短的独立模块，用于说明和解释以下概念：
- 相互作用作为响应面的扭曲
- 多项式项的使用和解释
- 思考四维或更多维的模型
- 当回归量相关时估计的不稳定性
JMP 一直是统计学教学和学习的优秀工具。交互式演示和模拟比文本和静态图像更能促进理解。该领域已有许多贡献。其中最突出的是 JMP 内部的教学资源，位于“帮助”>“示例数据”下。此外，JMP 学术团队也在这里以及JMP 学术社区维护着一系列资源。
本次项目由一组简短的交互式模块组成，用于教授回归建模中的复杂概念，强调视觉直觉而非数学公式。这些模块面向在工作中而非课堂上学习回归的新手分析师。它们使用模拟数据和理想化数据，每个模块的设计目标是在 10 分钟内完成。
要使用这些模块，请下载 .zip 文件并将其解压到本地计算机上的文件夹中。每个模块都通过其各自的日志文件启动。交互式资源通过日志超链接启动。请将所有日志文件和数据表放在同一个文件夹中，以确保超链接中的文件引用仍然有效。
