Analisi Multivariata


Corso base

 

INTRODUZIONE
Estrarre informazioni da complesse tabelle di dati è molto spesso un problema di difficile soluzione che si presenta con sempre maggiore frequenza nel lavoro di ricercatori, responsabili di laboratorio o di produzione. La statistica classica non è adatta allo studio di questi dati ma sono necessarie specifiche tecniche di analisi statistica multivariata quali PCA, PLS, PLS-DA.
Il corso descrive le principali tecniche multivariate che permetteranno di estrarre l’informazione nascosta in grandi tabelle di dati, di identificare outlier e correlazioni tra i dati e di costruire modelli predittivi capaci di trasformare i dati in conoscenza.
I risultati sono presentati mediante grafici di semplice interpretazione.

OBIETTIVI
Il corso ha l’obiettivo di fornire le conoscenze di base delle tecniche di analisi multivariata per affrontare studi di overview dei dati, classificazione, studio di relazioni tra due tabelle di dati e per la generazione di modelli di predizione relativi a dati sperimentali (sotto forma di valori numerici) o dati calcolati.
Particolare importanza è riservata alle esercitazioni su software SIMCA (Sartorius Stedim Data Analytics AB – Umetrics) che permettono di mettere in pratica le nuove tecniche statistiche.

DESTINATARI
Il corso è rivolto a ricercatori dei settori R&D, monitoraggio della produzione e controllo qualità che abbiano la necessità di estrarre informazioni da complesse tabelle di dati.

Non sono richieste specifiche conoscenze di statistica.


Programma

Primo giorno
09:00 – 17:00(E’ previsto un Coffee break il mattino, uno il pomeriggio e un’ora per la pausa pranzo

Introduzione all’analisi multivariata di dati.
Presentazione delle principali tipologie di problemi:
  • pattern recognition
  • classificazione
  • regressione.
Descrizione delle tecniche di proiezione.
Modalità di trasformazione dei dati scaling. Principal Component Analysis (PCA):
  • costruzione e interpretazione del modello.
Esercitazioni guidate e discussione.
Secondo giorno
9:00 – 16:00Tecnica di regressione multivariata PLS:
  • generazione di un modello PLS
  • interpretazione geometrica del modello
  • studio delle relazioni tra fattori e risposte
  • valutazione statistica della robustezza del modello
  • uso del modello di predizione.
Esercitazioni guidate e discussione.

Metodi di classificazione:
  • SIMCA
  • PLS-DA.
Esercitazioni guidate e discussione.
 

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