【报名开启】JMP 6-7月在线培训报名开启！

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课程课程一：
ROC曲线的学习与应用
2020年6月30日 | 14:00-15:00

课程简介：ROC曲线，即受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。
ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。简单地说，它主要用于X对Y的预测准确率情况。
此次课程将介绍ROC曲线的历史来源、定义，了解灵敏度和特异度的概念，混淆矩阵的解读，AUC的评价等，并举例演示如何在JMP中调用ROC曲线帮助分析。
ROC曲线广泛地应用于工程、生物、医药和市场等领域，对工程师和医药行业从业者普遍适用。在临床医学中，帮助比较两种或两种以上的诊断性试验的诊断价值。手机服务供应商研究客户、服务、消费等属性判断客户是否有流失风险。面板行业中，研究不同量测机台参数设置、环境因素等对外观不良检出的影响等。

课程大纲：

1. ROC曲线的定义
2. 混淆矩阵解读
3. AUC的评价
4. 案例学习
5. 问题与讨论

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课程二：
含区组的经典实验设计与应用
2020年7月23日 | 14:00-15:00

课程简介：
区组化是一种实验设计技术，它可以减少或消除这种讨厌因子带来的差异，因而可以提供实验的精度。 区组化是实验设计的三个基本原理（随机化，重复和区组化）之一，被广泛地应用在现实的实验设计当中。
本系列介绍前面三个系列中的比较实验和析因实验设计中尚未提及的如何理解区组效应，在有区组效应情形时如何设计实验，如何分析数据，以及应该注意的事项。

应用场景：
在现实的实验过程中，我们有时会遇见设计好的实验无法在同一批次材料完成， 或者在生产线上同一班无法完成，需要下一班的操作员来完成。当不同批材料对实验结果会有差别时，当下一班操作员和上一班操作员操作不同会有不同结果时，我们就不能忽略这些差异带来的影响了。

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