Stan Siranovich, Connessione Cruciale, LLC
Molto è stato scritto sulla stampa popolare sui "Big Data" e sui loro usi, sia buoni che cattivi. Meno ben riportato, ma altrettanto rivoluzionario, è stato lo sviluppo di software di scoperta statistica e tecniche analitiche utilizzate per scoprire relazioni e fare previsioni usando questi dati. Una di queste tecniche statistiche è quella dei minimi quadrati parziali.
In questa sessione di poster, utilizzeremo il software JMP Statistical Discovery e la piattaforma Partial Least Squares per esplorare la struttura terziaria delle proteine, scaricata da un ampio set di dati pubblici di 45.730 righe per 10 colonne. In particolare, utilizzeremo l'analisi Partial Least Squares per prevedere la deviazione quadratica media (RMSD) tra due proteine da nove variabili altamente correlate. Ci addentreremo in una spiegazione dei dati di output e del loro significato, quindi guarderemo "sotto il cofano" quali calcoli o algoritmi ha eseguito il software per darci il nostro risultato.
