JMP^® et JMP^®Pro : Trouver des prédicteurs importants

Découvrez comment :

• Identifier un sous-ensemble de prédicteurs importants à l'aide d'un modèle statistique.
• Valider les modèles statistiques à l'aide de la validation croisée, de la validation par retenue et de critères théoriques de l'information.
• Effectuez une régression pas à pas et sur tous les sous-ensembles.
• Sélectionner des prédicteurs importants à l'aide de méthodes graphiques et d'arbres de décision.
• Effectuer une régression pénalisée pour les réponses gaussiennes et non gaussiennes.
• Utilisez la plate-forme Régression généralisée pour identifier les prédicteurs importants.

A qui s'adresse cette formation ?

Analystes, chercheurs, techniciens ou toute personne occupant des rôles similaires, qui souhaitent déterminer quels prédicteurs d'un grand ensemble sont importants pour prévoir une réponse

Introduction à la sélection de variables

• Introduction aux modèles.
• Méthodes de validation des modèles.
• Importance de la variable.
• Régression OLS et sélection en arrière.

Méthodes classiques de sélection des variables

• Méthodes basées sur des graphiques.
• Régression pas à pas.
• Régression sur tous les sous-ensembles.

Régression généralisée (JMP Pro requis)

• Introduction.
• Lasso/ridge/elastic net.
• Lasso adaptatif/elastic-net adaptatif
• Méthodes à passes multiples.

Situations spéciales pour la régression généralisée (JMP Pro requis)

• Réponse binomiale.
• Réponse de Poisson.
• Réponses multiples.