nav[aria-label="Primary Navigation"] { padding: 0; & ul { list-style: none; width: 100%; display: flex; flex-direction: row; justify-content: start; align-items: start; gap: 30px; padding: 0; & li { margin: 0; } & ul li { list-style: none; } } }

953436_zh-TW

liliconcom

識別和解決線性迴歸模型中的常見問題

一般最小平方法迴歸是許多學術研究領域的基礎統計方法，但要從結果中得出有意義的結論，首先應該確認迴歸模型不存在任何問題。如果您需要了解回歸建模中常見問題的入門知識以及遇到這些問題時的應對方法，那麼本次 JMP Academic 網路研討會正適合您。研討會主題包括：

建立複合變數以解決預測因子之間的相關性問題。
採用加權最小平方法處理非恆定方差。
Box-Cox變換用於穩定變異數和處理偏斜資料。

使用 JMP 學生版 19 錄製。