Stan Siranovich, Crucial Connection, LLC
Se ha escrito mucho en la prensa popular sobre el "Big Data" y sus usos, tanto positivos como negativos. Menos divulgado, pero igual de revolucionario, ha sido el desarrollo de software de descubrimiento estadístico y técnicas analíticas para descubrir relaciones y realizar predicciones a partir de estos datos. Una de estas técnicas estadísticas es la de los Mínimos Cuadrados Parciales.
En esta sesión de pósteres, utilizaremos el software JMP Statistical Discovery y la plataforma de Mínimos Cuadrados Parciales para explorar la estructura terciaria de las proteínas, descargada de un amplio conjunto de datos públicos de 45.730 filas por 10 columnas. En particular, utilizaremos el análisis de Mínimos Cuadrados Parciales para predecir la desviación cuadrática media (RMSD) entre dos proteínas a partir de nueve variables altamente correlacionadas. Profundizaremos en la explicación de los datos de salida y su significado, y luego analizaremos en detalle los cálculos o algoritmos que el software realizó para obtener nuestro resultado.
