| タイトル |
難易度 |
概要
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統計モデルを視覚化する「プロファイル」の基礎と活用例 オンデマンド(日本語)
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★★★☆☆ |
プロファイルには、「予測プロファイル」「曲面プロファイル」「等高線プロファイル」などがあり、応答曲面モデルやニューラルネットワークなどの比較的複雑なモデルについても、さまざまな角度から可視化・考察することができます。
本セミナーでは、これらのプロファイル機能に焦点を当て、プロファイルで何ができるのか、どのような場面で便利なのか、実際の活用例を交えながら分かりやすくご紹介します。
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| JMPを用いた探索的な要因分析(日本語) |
★★☆☆☆ |
多くあるパラメータから特性値に影響を及ぼす要因はどれなのか?その要因はどれぐらい効果があるのか? 収集されたデータを使って、要因分析をどのようにおこなっていくのかを説明するセミナーです。 |
| 「カテゴリカル」プラットフォームを用いた調査データの分析(日本語) |
★★☆☆☆ |
「カテゴリカル」プラットフォームでは、アンケートや消費者調査などのさまざまな設問形式(単一回答、複数回答など)に対応した集計、分析を実行できます。 本動画では、ある企業研修に対するアンケートデータ(架空のもの)を用い、「カテゴリカル」を用いて集計、分析する方法を説明します。 |
| JMPをマスターしよう 「PLS回帰」編 オンデマンド版(日本語) |
★★★☆☆ |
PLS回帰は、多重共線性が存在するデータや、説明変数がサンプル数を超える場合に有効な回帰手法です。本セミナーでは、PLS回帰の基本的な概念を解説し、JMPの「PLS回帰」プラットフォームを使用した分析例をデモを交えてご紹介します。 |
| JMPをマスターしよう 「モデルのあてはめ」活用編 オンデマンド(日本語)
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★★☆☆☆ |
「モデルのあてはめ」プラットフォームは、データに統計モデル(回帰、分散分析など)をあてはめ、目的変数と説明変数との関係性やパターンを分析できます。本セミナーでは、この「モデルのあてはめ」の基本的な操作方法、レポートの解釈、多重共線性について説明します。 |
| JMPをマスターしよう 主成分分析 / クラスター分析編 オンデマンド動画(日本語) |
★★☆☆☆ |
JMPによる主成分分析、クラスター分析の実行方法、レポートの解釈やオプション、便利な機能について紹介しています。 |
| 「製造業向け JMPを使った統計的検定手法の概要と利用例」オンデマンド(日本語) |
★★☆☆☆ |
製造業のお客様を対象に、統計的推定、検定を活用していただくきっかけとなるセミナーです。製造現場における実例を挙げながら、JMPで検定を行うことにより、統計的エビデンスを持って製品の品質、研究結果などを評価できます。
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| JMPをマスターしよう 【日付・時間データの分析編】 オンデマンド動画 (日本語) |
★★★☆☆ |
JMPによる日付・時間データの効果的な可視化機能、時系列データ分析の機能について紹介しています。日付データの扱い、ARIMAモデル、状態空間平滑化モデルなどを取り扱っています。
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| 関数データエクスプローラの概要 ~関数主成分分析とさまざまな利用事例~ (日本語) |
★★★★☆ |
「関数データエクスプローラ」は、関数データ・シグナルデータ・時系列データを分析するためのプラットフォームです。関数データに対し、特徴を表す関数主成分を抽出して次元縮小をおこない、関数データの判別、予測モデルの作成などを行なえます。本動画では、これらの機能について解説しています。(JMP Proに搭載されている機能)
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