高级统计建模

无需高级学位，轻松构建高级统计模型。

  • 轻松应对多样性的建模任务：一元、多元与多因子模型。
  • 基于所收集的新形式的数据（如文本、函数等），轻松转换即可构建更有用的模型，获得更深入的洞察。

JMP是市场领导者。它提供了我们所需要的强大的多元分析工具，每个版本都有令人眼前一亮的改进功能。

Kieran O'Mahony
数据科学与分析经理，Dairygold

使用JMP进行高级统计建模：亮点功能

多元分析

  • 主成分分析 (PCA)
  • 聚类
  • 相关性分析
  • 因子分析
  • 多维尺度化
  • 结构化方程建模(SEM)
  • 判别分析
  • 多重对应分析
  • 潜在类分析
  • 偏最小二乘(PLS)
  • t-SNE

非线性建模

  • 溶出度
  • 非线性回归
  • 高斯过程模型
  • 样条拟合
  • 拟合曲线

时间序列

  • ARIMA
  • 季节性
  • 自相关性
  • 移动平均值
  • 自回归(AR)

高级回归

  • 广义回归
  • 混合模型
  • 广义线性模型
  • GLMM
  • 惩罚回归
  • 随机效应

变量选择

  • 预测变量筛选
  • 变量重要性
  • 逐步
  • 所有可能的模型
  • 列贡献

函数数据分析

  • 光谱分析
  • 小波分析
  • 平滑
  • Savitzky-Golay平滑
  • 函数实验设计
  • B样条
  • P样条
  • 傅里叶基函数

工艺优化

  • 刻画
  • 模拟
  • 行业空间分析

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