Analisi Multivariata di Dati (Corso base) 2 giornate

INTRODUZIONE

Il corso è organizzato in collaborazione con Sartorius Stedim Data Analytics – Umetrics.

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 o dati calcolati.

Particolare importanza è riservata alle esercitazioni su software SIMCA di Sartorius Stedim Data Analytics AB – Umetrics.

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.

Richiedi il corso

 

Programma del corso
Primo giorno
9:00 - 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 - 16:00

Tecnica di regressione multivariata PLS

  • generazione del modello PLS e OPLS (Orthogonal Partial Least Squares)
  • 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

Conclusione del corso.

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