Stan Siranovich, Crucial Connection, LLC
대중 언론에는 "빅 데이터"와 그 사용에 대한 좋은 면과 나쁜 면에 대해 많은 글이 실렸습니다. 잘 알려지지는 않았지만 마찬가지로 혁신적인 것은 통계적 발견 소프트웨어와 분석 기법의 개발로, 이 데이터를 사용하여 관계를 파헤치고 예측을 하는 데 사용되었습니다. 그러한 통계 기법 중 하나가 부분 최소 제곱법입니다.
이 포스터 세션에서는 JMP Statistical Discovery Software와 Partial Least Squares 플랫폼을 사용하여 45,730행 x 10열의 대규모 공개 데이터 세트에서 다운로드한 단백질 3차 구조를 탐색합니다. 특히 Partial Least Squares 분석을 사용하여 매우 높은 상관관계를 가진 9개 변수에서 두 단백질 간의 평균 제곱근 편차(RMSD)를 예측합니다. 출력 데이터에 대한 설명과 그 의미를 자세히 살펴본 다음, 소프트웨어가 결과를 제공하기 위해 수행한 계산이나 알고리즘을 "내부적으로" 살펴봅니다.
