Livello: intermedio
Laura Castro-Schilo, JMP Research Statistician Tester, SAS
Chris Gotwalt, direttore della ricerca e dello sviluppo statistici di JMP, SAS
L'analisi multivariata dei dati è diventata una competenza essenziale in quanto la quantità di dati è salito alle stelle e le aziende sono diventate più guidate dai dati nel loro processo decisionale. In questa estesa sessione interattiva, presentiamo JMP e il suo approccio visivo e interattivo unico all'analisi di dati multivariati utilizzando una varietà di approcci che si basano su dati continui, categoriali, discreti e funzionali.
Inizieremo con una discussione fondamentale sull'essenza dell'analisi multivariata: l'idea che le informazioni contenute in un gran numero di variabili possano essere rappresentate in modo efficiente con un numero minore di variabili. Diamo quindi una panoramica degli strumenti generali per l'analisi dei dati multivariati in JMP.
La sessione sarà suddivisa in due parti. L'introduzione utilizzerà i dati dell'analisi sensoriale e della ricerca dei consumatori per motivare e dimostrare i classici metodi multivariati non supervisionati come l'analisi delle componenti principali, l'analisi di corrispondenza multipla e una nuova tecnica in JMP 14, l'analisi di fattori multipli. La seconda parte riguarderà i metodi supervisionati per i dati multivariati utilizzando i minimi quadrati parziali e le componenti principali funzionali. Per illustrare questi metodi supervisionati costruiremo modelli per prevedere la resa di un processo di produzione batch con i dati provenienti da più flussi di segnale.
In tutto, daremo chiare indicazioni su quando ogni tecnica analitica è appropriata e evidenzierà le opzioni software più importanti e utili.
Gli aromi multivariati di JMP
