Fundamentos multivariadosHola SE de todo el SE
Obtuve una idea rápida sobre el análisis multivariado y lo que realmente es útil en su experiencia previa como ingenieros/científicos y qué temas cree que la gente DEBERÍA saber.
Por ejemplo: ¿Es realmente útil el PCA cuando tienes computadoras que pueden manejar un montón de variables? - ¿O hay fundamentos de esta técnica utilizados de manera interesante y relevante (puntos extra si funciona en jmp pro)?
o tecnologías interesantes que conoces
**como emparejar un grupo agrupado con una trama paralela**
Gracias y que tengas un buen febrero.
-caza
Modelado estadístico avanzadoCombinación y limpieza de datosModelado predictivo y aprendizaje automáticoRe: Fundamentos multivariadosMe vienen a la mente 3 pensamientos:
- Hace años, cuando estaba en el mundo real, tomé el curso Multivariante de Di Michelson. Realmente me abrió los ojos a todo lo que sucedía en el menú "Multivariante" de JMP. No veo ese curso en la sección "A la carta". Me pregunto si las notas estarán disponibles en algún sitio. Etiqueto a @ruthhummel, ya que no soy lo suficientemente inteligente como para encontrar la etiqueta de Di.
- En respuesta a su pregunta sobre componentes principales, creo que Cluster Variables es en general una mejor herramienta para la reducción de variables, pero tengo un recuerdo vago de (¿creo?) @Phil_Kay haciendo un video o blog que muestra cómo los componentes principales pueden ser muy útiles para ver agrupaciones amplias que pueden o deberían haberse derivado del conocimiento del proceso.
- La incrustación multivariante es una herramienta rápida para visualizar datos muy amplios y es una herramienta de JMP Pro. El archivo de ejemplo "Prostate Cancer.jmp" muestra algo realmente interesante y tarda unos 2 segundos. Si mis datos tuvieran algo así, me interesarían mucho esas 11 filas:
Re: Fundamentos multivariados¡Genial! Gracias Jed
Personalmente, no he utilizado mucho estas técnicas en mis funciones de ingeniería, por lo que es bueno escuchar las perspectivas de los demás.
Estoy de acuerdo con la variable cluster sobre PCA ya que no estamos tratando con columnas abstractas sino que encontramos la columna "más representativa" para un cluster (una columna real)
Re: Fundamentos multivariadosPuedes acceder a los materiales aquí: Materiales del curso educativo solo para uso interno - Comunidad de usuarios de JMP . Algún día, los convertiré a algún tipo de contenido en línea.
Re: Fundamentos multivariadosEs una buena pregunta. En Europa, los creadores de SIMCA y Unscrambler hicieron un excelente trabajo promocionando los métodos multivariables, especialmente PCA y PLS. Sobre todo en las industrias biotecnológica y química. Pero no estoy seguro de que hayan demostrado realmente su valor. La comunidad de usuarios se ha mantenido pequeña, ¡pero muy apasionada! Si alguna vez conoces a alguien que use PCA/PLS y no use JMP, ten mucho cuidado antes de dedicarle tiempo a venderle.
De todos modos, he adjuntado un diario con algunos casos de estudio que he usado para hablar sobre este tema. La tabla final de datos del caso de estudio es extensa, así que la he adjuntado por separado. Con gusto la revisaré. ¡Deberían estar en el TRL, por supuesto!
Re: Fundamentos multivariados¡Gracias Phil! Lo revisaré con estos ejemplos.
Re: Fundamentos multivariadosEl PCA se utiliza ampliamente en genética/genómica de poblaciones.
Usé PCA durante mi maestría para estudiar la evolución de la población del VIH. Lo hice en Python; también hay muchos paquetes de R disponibles. Ojalá hubiera conocido JMP en aquel entonces.
