Fondamenti multivariatiCiao SE da tutti i mari del Sud-Est
ho ricevuto una risposta rapida sull'analisi multivariata e su cosa è stato effettivamente utile nella tua precedente esperienza come ingegneri/scienziati e quali argomenti pensi che le persone DOVREBBERO conoscere.
Ad esempio: la PCA è davvero utile quando si hanno computer in grado di gestire un sacco di variabili? - oppure ci sono i fondamenti di questa tecnica utilizzati in modo interessante e pertinente (punti bonus se funziona in JMP Pro)
o tecnologie interessanti che conosci
**come abbinare un gruppo raggruppato con un grafico parallelo**
grazie e buon febbraio.
-cacce
Modellazione statistica avanzataCombinazione e pulizia dei datiModellazione predittiva e apprendimento automaticoRe: Fondamenti multivariatiMi vengono in mente 3 pensieri:
- Anni fa, quando ero nel mondo reale, ho seguito il corso "Multivariate" di Di Michelson. Mi ha davvero aperto gli occhi su cosa succedeva nell'intero menu "Multivariate" di JMP. Non vedo quel corso nella sezione "On Demand". Chissà se gli appunti sono disponibili da qualche parte. Sto taggando @ruthhummel perché non sono abbastanza intelligente da trovare il tag di Di.
- Per quanto riguarda la tua domanda sulle componenti principali, penso che le variabili cluster siano in gran parte uno strumento migliore per la riduzione delle variabili, ma ho un vago ricordo (credo?) di @Phil_Kay che ha realizzato un video o un blog che mostra come le componenti principali possano essere molto utili per visualizzare raggruppamenti generali che possono essere o avrebbero dovuto essere derivati dalla conoscenza del processo.
- L'Embedding Multivariato è uno strumento rapido per visualizzare dati molto ampi, ed è uno strumento JMP Pro. Il file di esempio "Prostate Cancer.jmp" mostra qualcosa di davvero interessante e richiede circa 2 secondi. Se i miei dati contenessero qualcosa del genere, sarei davvero interessato a quelle 11 righe:
Re: Fondamenti multivariatifantastico! Grazie Jed
Personalmente non ho utilizzato molto queste tecniche nei miei ruoli di ingegneria, quindi è bello sentire le prospettive degli altri
Sono d'accordo con la variabile cluster rispetto a PCA poiché non abbiamo a che fare con colonne astratte ma troviamo la colonna "più rappresentativa" per un cluster (una colonna reale)
Re: Fondamenti multivariatiPotete accedere ai materiali da qui: Materiali del corso di formazione solo per uso interno - Community utenti JMP . Un giorno, passerò a qualche tipo di contenuto online.
Re: Fondamenti multivariatiÈ una bella domanda. In Europa, i creatori di SIMCA e Unscrambler hanno fatto un ottimo lavoro nel promuovere i metodi multivariati, in particolare PCA e PLS. In particolare nei settori biotecnologico e chimico. Ma non sono sicuro che ne abbiano mai dimostrato il valore. La comunità di utenti è rimasta piccola ma molto appassionata! Se mai incontrate qualcuno che usa PCA/PLS e non usa JMP, fate molta attenzione prima di impegnarvi a vendergli qualcosa.
Ad ogni modo, ho allegato un diario di alcuni casi di studio che ho utilizzato per parlare di questo argomento. La tabella dei dati del caso di studio finale è grande, quindi l'ho allegata separatamente. Sarò felice di esaminarli. Dovrebbero essere nel TRL, ovviamente!
Re: Fondamenti multivariatiGrazie Phil! Darò un'occhiata a questi esempi
Re: Fondamenti multivariatiLa PCA è ampiamente utilizzata nella genetica/genomica delle popolazioni.
Ho usato PCA durante il mio master per studiare l'evoluzione della popolazione HIV. L'ho fatto in Python, ma ci sono anche molti pacchetti R disponibili. Avrei voluto conoscere JMP allora.
