Niveau : Intermédiaire
Laura Castro-Schilo, testeuse statisticienne de recherche JMP, SAS
Chris Gotwalt, directeur JMP de la recherche et du développement statistiques, SAS
L’analyse de données multivariées est devenue une compétence essentielle à mesure que la quantité de données a explosé et que les entreprises sont de plus en plus axées sur les données dans leur prise de décision. Au cours de cette séance en petits groupes prolongée, nous présenterons JMP et son approche visuelle et interactive unique de l'analyse de données multivariées en utilisant une variété d'approches qui s'appuient sur des données continues, catégorielles, discrètes et fonctionnelles.
Nous commencerons par une discussion fondamentale sur l’essence de l’analyse multivariée : l’idée selon laquelle les informations contenues dans un grand nombre de variables peuvent souvent être représentées efficacement avec un plus petit nombre de variables. Nous donnons ensuite un aperçu des outils généraux d'analyse de données multivariées dans JMP.
La séance sera donnée en deux parties. L'introduction utilisera les données de l'analyse sensorielle et de la recherche sur la consommation pour motiver et démontrer les méthodes multivariées classiques non supervisées telles que l'analyse en composantes principales, l'analyse des correspondances multiples et une nouvelle technique du JMP 14, l'analyse factorielle multiple. La deuxième partie couvrira les méthodes supervisées pour les données multivariées utilisant les moindres carrés partiels et les composantes principales fonctionnelles. Pour illustrer ces méthodes supervisées, nous construirons des modèles pour prédire le rendement d'un processus de fabrication par lots avec des données provenant de plusieurs flux de signaux.
Tout au long, nous donnerons des directives claires quant au moment où chaque technique analytique est appropriée et mettrons en évidence les options logicielles les plus importantes et les plus utiles.
The Multivariate Flavors of JMPLes saveurs multivariées de JMP
