大家好! 为了满足大家更多线上学习的需求,我们近期将会密集地举办线上网络培训和针对JMP应用的精学课堂系列活动。欢迎大家注册参加,也欢迎转发给更多的同事和朋友一起学习。
3月JMP精学课堂系列
课程一:
响应曲面方法与应用
2020年3月5日 | 14:00-15:00
课程介绍: 实验过程中,在众多的可能影响结果变量的自变量中人们首先需要从领域专业知识与经验挑选出一批可能有影响的自变量,此时所需要的实验次数仍然很高。 人们对这些自变量用实验设计方法(比如二水平部分析因设计)进行进一步的筛选。筛选出来的少数重要的变量需要适合二阶曲面模型的设计并对实验数据进行分析建模与优化。 在前面学习完经典实验设计系列一和系列二的完全析因设计与部分析因设计之后,读者已经能够设计实验从众多的自变量中筛选出少数重要的变量。下一步就是使用响应曲面方法(Response Surface Methodology, RSM)设计一个可以拟合二阶模型的设计表,对实验数据分析建模,并找到满足实验目标、最大意愿的响应变量结果。 在这一小时的讲座中,我们先从二阶响应曲面的种类和性质开始介绍,然后介绍响应曲面设计的种类与选择准则。最后我们从一个实例演示一个响应曲面实验数据的分析过程,介绍意愿函数的意义与定义,以及多个响应变量的联合优化。 注:往期课程视频课关注公众号:JMP数据分析,回复:DOE,即可获得视频下载链接。
大纲: 1. 实验的一般过程与步骤 2. 二阶响应曲面的性质 3. 响应曲面的实验设计 3.1 响应曲面设计的特点 3.2 拟合一阶模型响应曲面的设计 3.3 拟合二阶模型响应曲面的设计 3.3.1 中心复合(CCD)设计简介 3.3.2 中心复合设计(CCD)的选择 3.3.2.1 可旋转性 3.3.2.2 球面CCD 3.3.2.3 CCD的中心试验点 3.3.2.4 Box-Behnken 设计 3.3.2.5 立方体区域 设计 4. 一个二阶响应曲面设计与数据分析 5. 意愿函数与多重响应的联合优化
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课程二:聚类分析之正态混合、潜在类分析和聚类变量
2020年3月11日 | 14:00-15:30
课程介绍: 此次课程将介绍正态混合、潜在类分析和聚类变量的基本概念、分析平台以及如何评估聚类的效果,通过具体的案例演示,使学员理解和掌握应用这些聚类方法所需的基础知识。 大纲: 1. 正态混合 概念 相关操作平台及案例介绍 2. 潜在类分析 概念 相关操作平台及案例介绍 3. 聚类变量 概念 相关操作平台及案例介绍 4. JMP软件学习渠道 5. 问题与讨论
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课程三:
假设检验——基本概念及均值检验
2020年3月18日 | 14:00-15:30
课程介绍: 此次课程将通过生活中常见案例引入,介绍假设检验的基本概念和原理,解释检验中常见的两种风险(α风险与β风险),并举例演示均值检验在实际案例中的应用。
大纲: 1. 假设检验引子 2. 概念及原理 3. 两类错误 4. 方法和选择 5. 学习与提升 6. 问题与讨论
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课程四:
JMP助力消费者研究
2020年3月25日 | 14:00-15:30
课程介绍: 此次课程将通过案例演示,介绍JMP消费者平台下的若干功能,使学员理解和掌握如何在JMP消费者平台下做相应的数据分析。 JMP 提供一整套工具来分析消费者和行为研究数据。您收集到的关于客户如何使用产品或服务、客户对您提供的产品或服务是否满意,以及客户可能需要的新功能等方面的信息。对这些信息的深入分析让您能够创造出更好的产品和服务、令客户更加满意,并给自己的组织带来更丰厚的收入。 大纲: 1. 分类响应分析 2. 选择建模 3. MaxDiff建模 4. 提升模型 5. 多因子分析 6. 关联分析 7. 文本分析
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