课程介绍：
六西格玛DMAIC项目是围绕Y=f(X)展开的，分析（A）阶段的主要任务是分析哪些自变量X对项目指标大Y或小y有显著影响。分析是各个阶段中最难以预料、最具有不确定性的阶段，也是难度最大的阶段。为了找到影响项目指标Y的关键因子，收集数据并应用统计工具对数据进行分析对大部分六西格玛项目就显得尤为重要。JMP以其强大的分析建模功能，为六西格玛项目数据分析提供了强有力的支持。
李涛林老师在应用JMP进行数据分析和建模过程中，深感其功能之强大、界面之友好、交互之方便、方法之丰富，希望分享个人的一些心得体会。分享通过系列公益分享的形式进行，第二次分享的内容是Logistic回归及变异源分析。
课程大纲：
1. Logistic回归
（1）二值（名义型）Logistic回归的基本原理
（2）二值（名义型）Logistic回归示例
（3）顺序数据Logistic回归
2. 变异源分析
（1）变异源分析的基本概念
（2）变异源分析示例
应用场景：
（1）Logistic回归应用于Y为名义型或有序型建模类型，X为连续或离散；通过建模寻找关键X；
（2）变异源分析用于确定导致过程波动过大的原因，为减小过程波动、提高西格玛水平提供依据。
JMP优势：
（1）良好的交互性和可视化功能，方便模型修改；
（2）以数据为中心的界面设计，提供一站式数据分析解决方案；
（3）强大的建模功能，为寻找根本原因提供强力支持；
（4）丰富的因子刻画工具，便于因子寻优。
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实验设计（DOE）是一种普遍使用的实验方法，用于探索多个因子的机会空间，而JMP能为用户提供强大、易用的功能，用以进行高效的设计和分析。
定制设计能够不拘限于特定实验或因子的限制，从新制程导入到产品优化都可以使用，并且能够针对实验限制的范围设定限制式，搭配相关的等高线图可以很快了解作业区间内的最佳调整方向，尤其遇到有难以调整水准的因子也可以使用如split plot设计等，方便针对不同的需求执行各种不同的实验设计。
从化工产业的原料制造到半导体的制程优化，能源产业如锂电池制造甚至是传统产业的钢铁、石油炼化等等都可适用。让您更为迅速、有效地构建智慧的设计以节省时间和精力，更好地利用您的资源来开展实验工作。
课程大纲
1. 定制设计简介
1-1. 定制设计平台的优势与传统实验设计平台的差异
1-2. 定制设计实例及平台说明
2. 问题讨论
期待你的参与
注：本次课程属于JMP客户关怀系列课程，该系列课程2021年计划每月第二个周四上线，敬请关注。
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