| Titel |
Schwierigkeit |
Überblick **************************************** |
Analyse von Spektraldaten mit JMP (auf Anfrage, in Japanisch)
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★★★☆☆ |
Spektraldaten und Chromatogrammdaten sind typische Beispiele für multivariate Daten, da sie die Intensität bei mehreren Wellenlängen und Zeitpunkten messen. Durch die Analyse dieser Daten mithilfe multivariater Analysemethoden lassen sie sich klassifizieren und modellieren. In diesem Seminar erklären wir, wie Sie mit JMP-Produkten (JMP, JMP Pro) eine multivariate Analyse dieser Datenart durchführen und welche Vorteile dies bietet. |
| Grundlagen und Anwendungen von „Profilen“ zur Visualisierung statistischer Modelle (Auf Anfrage, Japanisch)  |
★★★☆☆ |
Zu den Profilen gehören „prädiktive Profile“, „Oberflächenprofile“ und „Konturprofile“, die die Visualisierung und Analyse relativ komplexer Modelle wie Response-Surface-Modelle und neuronale Netze aus verschiedenen Blickwinkeln ermöglichen. In diesem Seminar werden die Profilfunktionen im Mittelpunkt stehen. Es wird anschaulich erklärt, was man mit Profilen machen kann, wann sie nützlich sind und praktische Anwendungsbeispiele werden vorgestellt. |
| Exploratorische Faktorenanalyse mit JMP (auf Japanisch) |
★★☆☆☆ |
In diesem Seminar wird erläutert, wie man anhand gesammelter Daten eine Faktorenanalyse durchführt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Identifizierung der Faktoren, die aus einer Vielzahl von Parametern die charakteristischen Werte beeinflussen, und auf der Bewertung der Wirksamkeit dieser Faktoren. |
| Analyse von Umfragedaten mithilfe der Plattform „Categorycal“ (auf Japanisch) |
★★☆☆☆ |
Die Plattform „CategoryCal“ ermöglicht die Aggregation und Analyse verschiedener Frageformate (Single Choice, Multiple Choice usw.), die in Umfragen und der Marktforschung verwendet werden. In diesem Video erklären wir anhand einer fiktiven Umfrage aus einem betrieblichen Weiterbildungsprogramm, wie man Daten mit „CategoryCal“ aggregiert und analysiert. |
| Master JMP: "PLS Regression" Edition (On-Demand-Version, Japanisch) |
★★★☆☆ |
Die PLS-Regression ist eine effektive Regressionsmethode für Daten mit Multikollinearität oder wenn die Anzahl der erklärenden Variablen den Stichprobenumfang übersteigt. In diesem Seminar erläutern wir die Grundlagen der PLS-Regression und demonstrieren Analysebeispiele mit der JMP-Plattform „PLS Regression“. |
Master JMP: Praktische Anwendung der "Modellanpassung" (Auf Anfrage, Japanisch)
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★★☆☆☆ |
Die Plattform „Modellanpassung“ ermöglicht es Ihnen, statistische Modelle (wie Regression und Varianzanalyse) an Daten anzupassen und die Beziehungen und Muster zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen zu analysieren. In diesem Seminar werden die grundlegende Funktionsweise der „Modellanpassung“, die Interpretation der Ergebnisse und Multikollinearität erläutert. |
| JMP meistern: Hauptkomponentenanalyse / Clusteranalyse (On-Demand-Videos auf Japanisch) |
★★☆☆☆ |
Dieses Dokument erklärt, wie man mit JMP eine Hauptkomponentenanalyse und eine Clusteranalyse durchführt, sowie die Interpretation der Berichte, Optionen und nützliche Funktionen. |
| „Überblick und Beispiele statistischer Testmethoden mit JMP für die Fertigungsindustrie“ On-Demand (Japanisch) |
★★☆☆☆ |
Dieses Seminar richtet sich an produzierende Unternehmen und bietet eine Einführung in die statistische Schätzung und das Testen von Hypothesen. Anhand von Beispielen aus der Praxis lernen die Teilnehmenden, wie sie mit JMP Tests durchführen, um Produktqualität, Forschungsergebnisse und vieles mehr statistisch zu bewerten. |
| Master JMP: [Analyse von Datums- und Zeitdaten] On-Demand-Video (Japanisch) |
★★★☆☆ |
Dieses Dokument stellt die leistungsstarken Visualisierungs- und Zeitreihenanalysefunktionen von JMP für Datums- und Zeitdaten vor. Es behandelt Themen wie die Verarbeitung von Datumsdaten, das ARIMA-Modell und Zustandsraumglättungsmodelle. |
| Ein Überblick über Functional Data Explorer: Funktionale Hauptkomponentenanalyse und verschiedene Anwendungsfälle (auf Japanisch) |
★★★★☆ |
Der „Functional Data Explorer“ ist eine Plattform zur Analyse von Funktionsdaten, Signaldaten und Zeitreihendaten. Er ermöglicht die Extraktion der wichtigsten Funktionskomponenten, die die Merkmale von Funktionsdaten repräsentieren, die Dimensionsreduktion sowie die Klassifizierung von Funktionsdaten und die Erstellung von Vorhersagemodellen. Dieses Video erläutert diese Funktionen. (Funktionen, die in JMP Pro enthalten sind) |
