レベル：中級
Laura Castro-Schilo氏、JMP Research Statistician Tester、SAS
SASの統計研究開発担当JMPディレクター、Chris Gotwalt氏
データ量が急増し、企業が意思決定においてデータ主導型になるにつれて、多変量データ分析が不可欠なスキルになりました。今回の拡張分科会では、JMPと、連続的、カテゴリー的、離散的、そして機能的なデータに頼るさまざまなアプローチを用いた多変量データ分析への独自の視覚的および対話的アプローチを紹介します。
多変量解析の本質についての基本的な議論から始めます。つまり、多数の変数に含まれる情報は、少数の変数で効率的に表現できることが多いという考えです。次に、JMPで多変量データを分析するための一般的なツールの概要を説明します。
セッションは2つの部分に分けられます。このイントロダクションでは、官能分析と消費者調査のデータを使用して、主成分分析、多重対応分析、JMP 14の新しい手法である多重因子分析など、従来の教師なし多変量法の動機付けと実証を行います。第2部では、部分最小二乗法と関数主成分を使用した多変量データの管理方法について説明します。これらの管理された方法を説明するために、複数の信号ストリームからのデータを使ってバッチ製造プロセスの歩留まりを予測するためのモデルを構築します。
全体を通して、各分析手法がいつ適切であるかについて明確なガイドラインを示し、最も重要で有用なソフトウェアオプションを強調します。
JMPの多変量フレーバー
