Livello: intermedio
Laura Castro-Schilo, Tester statistico della ricerca JMP, SAS
Chris Gotwalt, Direttore della ricerca e dello sviluppo statistici di JMP, SAS
L’analisi multivariata dei dati è diventata una competenza essenziale poiché la quantità di dati è salita alle stelle e le aziende sono sempre più guidate dai dati nei loro processi decisionali. In questa sessione estesa, presentiamo JMP e il suo esclusivo approccio visivo e interattivo all'analisi dei dati multivariata utilizzando una varietà di approcci che si basano su dati continui, categorici, discreti e funzionali.
Inizieremo con una discussione fondamentale sull'essenza dell'analisi multivariata: l'idea che l'informazione contenuta in un gran numero di variabili può spesso essere rappresentata in modo efficiente con un numero minore di variabili. Forniamo quindi una panoramica degli strumenti generali per l'analisi dei dati multivariati in JMP.
La sessione sarà suddivisa in due parti. L'introduzione utilizzerà i dati dell'analisi sensoriale e della ricerca sui consumatori per motivare e dimostrare i classici metodi multivariati non supervisionati come l'analisi delle componenti principali, l'analisi delle corrispondenze multiple e una nuova tecnica in JMP 14, l'analisi a fattori multipli. La seconda parte riguarderà i metodi supervisionati per dati multivariati utilizzando i minimi quadrati parziali e le componenti principali funzionali. Per illustrare questi metodi supervisionati costruiremo modelli per prevedere la resa di un processo di produzione batch con dati provenienti da più flussi di segnali.
Durante tutto il corso forniremo linee guida chiare su quando ciascuna tecnica analitica è appropriata e metteremo in evidenza le opzioni software più importanti e utili.
The Multivariate Flavors of JMPI gusti multivariati di JMP
