Stan Siranovich、Crucial Connection、LLC
「ビッグデータ」とその使用法について、よく知られているものと悪いものの両方について、多くの人がマスコミで書いています。 あまりよく報告されていないが、革命的であるように、関係を発見し、このデータを使用して予測を行うために使用される統計的発見ソフトウェアおよび分析技術の開発が行われてきた。 そのような統計的手法の1つは、部分最小二乗法です。
今回のポスターセッションでは、JMP Statistical Discovery SoftwareとPartial Least Squaresプラットフォームを使用して、45,730行×10列の大規模な公開データセットからダウンロードしたタンパク質の立体構造を調べます。 特に、部分最小二乗分析を使用して、9つの非常に相関の高い変数から2つのタンパク質間の二乗平均平方根偏差（RMSD）を予測します。 私たちは出力データとそれが何を意味するのかの説明を深く掘り下げ、それから私たちの結果を私たちに与えるためにソフトウェアがどんな計算やアルゴリズムを実行したのかを「内部で」調べます。
