Jordan Hiller, ingeniero sénior de sistemas JMP, SAS
Esta presentación fue votada como uno de los tres finalistas para Mejor papel invitado.
Aprender sobre el modelado de regresión puede ser un desafío. Las herramientas JMP como Prediction Profiler y Surface Plot pueden ser particularmente útiles para ayudar a los analistas a obtener una visión visual de los conceptos de modelado. Mostraré breves módulos independientes que ilustran y explican los siguientes conceptos:
Interacción como deformación de la superficie de respuesta Uso e interpretación de términos polinomiales Pensar en modelos en 4 o más dimensiones Inestabilidad de estimaciones cuando los regresores están correlacionados
JMP siempre ha sido una gran herramienta para enseñar y aprender Estadística. Las demostraciones y simulaciones interactivas pueden impulsar la comprensión mucho mejor que el texto y las imágenes estáticas. Ha habido muchas contribuciones en esta área. Los más destacados son los recursos de enseñanza que se encuentran dentro de JMP, en Ayuda> Datos de muestra. Además, el equipo académico de JMP mantiene una lista de recursos aquí y en el Comunidad Académica JMP .
Este esfuerzo actual es un grupo de módulos interactivos cortos que se pueden usar para enseñar conceptos difíciles en el modelado de regresión, enfatizando la intuición visual sobre las fórmulas matemáticas. Los módulos están dirigidos a analistas novatos que están aprendiendo sobre la regresión en el trabajo, en lugar de hacerlo en el aula. Utilizan datos simulados e idealizados, y cada uno de ellos está diseñado para completarse en 10 minutos.
Para usar estos módulos, descargue el archivo .zip y descomprímalos en una carpeta en su computadora local. Cada módulo se inicia desde su propio archivo de diario. Los recursos interactivos se inician desde hipervínculos de revistas. Mantenga todos los archivos de diario y las tablas de datos juntos en la misma carpeta, para garantizar que las referencias de archivo en los hipervínculos sigan siendo válidas.
Esta es una gran charla! Gracias Jordan
Realmente amo las figuras interactivas
