JMP data visualization illustration - clades

JMP®-Bildung

FORTGESCHRITTENE THEMEN UND JMP PRO

JMP® Pro: Analyse von Kurven und Profilen mithilfe des funktionalen Datenexplorers

Dieser Kurs hilft Ihnen bei der Identifizierung und Modellierung funktionaler Daten mit JMP Pro. Teilnehmende lernen, die Daten als Zielgrößen zu verwenden – z. B. als Ergebnis eines geplanten Versuchs – oder als neue Kovariaten oder Merkmale, z. B. in einer multivariaten Analyse.

Funktionale Daten werden als Funktion, Profil oder Kurve definiert. Sie bestehen aus einer Reihe von Beobachtungen im Zeitverlauf oder aus einer beliebigen anderen stetigen Variable. Diese Daten können so modelliert werden, dass Änderungen in der Form mit Änderungen in anderen Variablen verknüpft werden können.

Dauer: 4 halbtägige Sitzungen

Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar

Sie werden Folgendes lernen:

  • Identifizierung und Einsatz von funktionalen Daten
  • Vorverarbeitung von Daten zur Anpassung an die Analyse funktionaler Daten.
  • Auswahl eines Modells der Funktionen.
  • Erhalt optimaler Darstellungen der Funktionen.
  • Verwendung der neuen Darstellungen als Zielgrößen in der Analyse eines geplanten Versuchs.
Für wen ist das Event vorgesehen?

Direktoren, Manager, Ingenieure, Wissenschaftler, Techniker und Analysten, die mit funktionalen Daten arbeiten, um ein Produkt oder einen Prozess zu entwerfen, zu entwickeln, zu verbessern und zu optimieren

Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, wird empfohlen, die Kurse JMP®-Software: Explorative Datenanalyse anhand von Fallstudien und JMP®: Statistische Entscheidungen unter Einsatz von ANOVA und Regression zu absolvieren oder über entsprechende gleichwertige Vorkenntnisse zu verfügen.

Untersuchung funktionaler Daten

  • Definition funktionaler Daten und ihrer Formen.

Vorverarbeitung von funktionalen Daten

  • Identifizierung verschiedener Formate funktionaler Daten.
  • Bereinigung funktionaler Daten (Neukodierungsaufgaben).
  • Transformation der Ausgabe aus funktionalen Daten (Zentrieren und Skalieren, andere gängige Transformationen).
  • Ausrichtung der Ausgabe aus funktionalen Daten.

Anpassung von Modellen funktionaler Daten

  • Beschreibung einer Basisfunktionserweiterung als Modell für eine stetige Funktion.
  • Optimierung des Verzerrung-Varianz-Dilemmas des Modells durch Glättung.
  • Auswahl von Splines oder Fourier-Basis für das Modell.
  • Anpassung des Modells.
  • Auswahl des besten Modells.
  • Diagnose des Modells.

Extraktion der funktionalen Hauptkomponenten

  • Beschreibung der Hauptkomponentenanalyse von stetigen Funktionen.
  • Ableitung und Verwendung funktionaler Hauptkomponenten-Scores.

Funktionsanalyse von Versuchen

  • Identifizierung der Ziele der Versuchsanalyse.
  • Schätzung der Faktoreffekte auf die funktionalen Hauptkomponenten.

Capstone-Fallstudien

  • Wählen Sie einen von mehreren neuen Fällen aus verschiedenen Branchen aus, um eine vollständige Analyse funktionaler Daten durchzuführen.
Kurstermine

Dieser Kurs wird auf Englisch angeboten.

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