Stan Siranovich, Crucial Connection, LLC
La presse populaire a beaucoup écrit sur le « Big Data » et ses utilisations, bonnes ou mauvaises. Moins médiatisé, mais tout aussi révolutionnaire, est le développement de logiciels de découverte statistique et de techniques d'analyse permettant de mettre en évidence des relations et de formuler des prédictions à partir de ces données. L'une de ces techniques statistiques est la méthode des moindres carrés partiels.
Lors de cette session d'affiches, nous utiliserons le logiciel JMP Statistical Discovery et la plateforme des moindres carrés partiels pour explorer la structure tertiaire des protéines, téléchargée à partir d'un vaste ensemble de données publiques de 45 730 lignes sur 10 colonnes. Plus précisément, nous utiliserons l'analyse des moindres carrés partiels pour prédire l'écart quadratique moyen (EQM) entre deux protéines à partir de neuf variables très fortement corrélées. Nous expliquerons en détail les données de sortie et leur signification, puis nous examinerons les calculs et algorithmes effectués par le logiciel pour obtenir ce résultat.
