통계 모델을 선택하는 것은 특히 여러 옵션이 "효과적"인 것처럼 보일 때 부담스러울 수 있습니다. 이 워크숍에서는 데이터 구조, 해결하고자 하는 질문, 그리고 내려야 할 결정 사항을 기반으로 모델을 선택하는 실용적인 프레임워크를 제공합니다. 응용 예제를 통해 일반적인 모델링 접근 방식을 비교하고, 장단점과 가정을 논의하며, 수학적 세부 사항뿐 아니라 해석 및 전달에 중점을 둡니다. 목표는 실제 데이터를 모델링할 때 더 자신감 있고 의도적인 접근 방식을 취할 수 있도록 돕는 것입니다. JMP 및 JMP Pro의 Fit Model 옵션뿐만 아니라 예측 모델링, 특수 모델링, 스크리닝, 다변량 방법 및 클러스터링 메뉴에서 제공되는 다양한 모델 유형을 다룹니다.
워크숍은 컨퍼런스 등록비에 포함되어 있습니다. 공간이 제한되어 있으므로 참여를 확정하려면 컨퍼런스 등록 시 워크숍 세션을 선택해야 합니다.
참고사항: 이 워크숍에서는 주로 JMP를 사용하지만 JMP Pro의 일부 (최소한의) 기능도 소개합니다. 워크숍 당시 JMP Pro가 설치되어 있지 않더라도, 이러한 기능을 사용해 보고 싶다면 노트북에서 사용할 수 있는 가상 랩 환경을 제공해 드립니다.
