JMP data visualization illustration - clades

JMP® Education

ARGOMENTI DI LIVELLO AVANZATO E JMP PRO

JMP® Pro: analisi di curve e profili utilizzando l'Explorer funzionale dei dati

Questo corso aiuta a riconoscere e a modellizzare i dati funzionali utilizzando JMP Pro. Insegna a usare i dati come risposta, ad esempio il risultato di un esperimento disegnato, o come nuove covariate o funzionalità, ad esempio in un'analisi multivariata.

I dati funzionali sono definiti come funzione, profilo o curva. Si tratta di una serie di osservazioni nel tempo o di qualsiasi altra variabile continua. Questi dati possono essere modellizzati in modo che le modifiche nella forma possano essere associate alle modifiche in altre variabili.

Durata: 4 sessioni di mezza giornata

Quota di iscrizione: 400 dollari USA

Impara a:

  • Riconoscere i dati funzionali e i loro usi.
  • Pre-elaborare i dati per adattarli all'analisi dei dati funzionali.
  • Selezionare un modello delle funzioni.
  • Ottenere rappresentazioni ottimali delle funzioni.
  • Usare le nuove rappresentazioni come risposte nell'analisi di un esperimento progettato.
A chi è consigliata la partecipazione

Direttori, manager, ingegneri, scienziati, tecnici e analisti che lavorano con dati funzionali per progettare, sviluppare, migliorare e ottimizzare un prodotto o un processo

Prima di frequentare questo corso, si consiglia di completare i corsi JMP® Software: un approccio all'esplorazione dei dati basato su casi di studio e JMP®: prendere decisioni statistiche con ANOVA e regressione o possedere un'esperienza equivalente.

Esplorazione dei dati funzionali

  • Definire i dati funzionali e le loro forme.

Pre-elaborazione dei dati funzionali

  • Identificare diversi formati di dati funzionali.
  • Pulire i dati funzionali (attività di ricodifica).
  • Trasformare l'output funzionale dei dati (centratura e scaling, altre trasformazioni comuni).
  • Allineare l'input di dati funzionali.

Stima modelli di dati funzionali

  • Descrivere un'espansione della funzione base come modello per una funzione continua.
  • Ottimizzare il compromesso tra distorsione del modello e varianza con smoothing.
  • Selezionare le spline o la base Fourier per il modello.
  • Stimare il modello.
  • Selezionare il modello migliore.
  • Diagnosticare il modello.

Estrarre i componenti principali funzionali

  • Descrivere l'analisi dei componenti principali delle funzioni continue.
  • Ricavare e usare gli score dei componenti principali funzionali.

Analisi funzionale degli esperimenti

  • Identificare gli obiettivi dell'analisi di un esperimento.
  • Stimare gli effetti fattoriali sui componenti funzionali principali.

Caso di studio di Capstone

  • Selezionare uno dei numerosi nuovi casi scelti da diversi settori per praticare un'analisi funzionale completa dei dati.
Date del corso

Questo corso non è al momento disponibile. Si prega di ricontrollare più avanti.

Questo corso è presentato in inglese.

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